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公开(公告)号：CN112929223A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110249146.X
申请日：2021-03-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于联邦学习方式训练神经网络模型的方法及系统，本发明实施例在训练神经网络模型时，云服务器选取广域网内已有的至少一个局域网，云服务器将当前神经网络模型发送给所述局域网，由所述局域网在局域网内对该神经网络模型进行多个本地参与设备的联邦学习，并聚合为所述局域网改进的神经网络模型后，提供给云服务器；云服务器将接收到的局域网改进的神经网络模型进行聚合后，得到全局改进的该神经网络模型。这样，本发明实施例就可以在减少跨广域网通信量的前提下，实现基于联邦学习方式训练神经网络模型，提高训练速度及节省成本。
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公开(公告)号：CN111158707B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201911356986.5
申请日：2019-12-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施方式公开了一种边缘计算环境下的卸载方法和装置。确定包含每个卸载任务的初始可行卸载策略的策略集，确定执行该策略集时的第一终端能效；随机选择卸载任务，改变该随机选择的卸载任务的初始可行卸载策略，确定当执行该包含改变后可行卸载策略的策略集时的第二终端能效；基于第一终端能效和第二终端能效的差值生成随机变量，依据随机变量为概率，在策略集中利用改变后可行卸载策略替换初始可行卸载策略；当第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值大于预定的门限值时，返回执行直到第一终端能效和第二终端能效的差值的绝对值小于等于预定的门限值后，再向每个边缘服务器广播策略集。本发明实施方式可以提高终端的能源效率。
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公开(公告)号：CN112153221A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010976683.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于社交网络图计算的通信行为识别方法，属于通信社交领域；首先，利用数据流接口抓取海量用户的通信记录，以所有用户为节点，用户间的通信行为为边构建通信社交网络；然后根据牛顿冷却定理，针对某时刻t进行每两个用户间亲密度的初始值计算；并根据通信社交网络，通过游走采样法初步挖掘目标用户A的社交子图：接着利用图卷积模型对社交子图中各节点交互进行建模，完成各节点状态的更新；同时，利用概率图模型通过马尔可夫随机场完成社交子图中各节点状态的更新；最后将各用户对应的两个节点状态的更新结果进行拼接，输入多范围门控单元，利用端到端学习法，输出概率结果进行名单的划分；本发明能实现实时有效的诈骗检测。
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公开(公告)号：CN112153220A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010872161.5
申请日：2020-08-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于社交评价动态更新的通信行为识别方法，属于网络欺诈识别、深度学习和通信社交技术领域。首先对目标用户A向用户B呼出的全量通话话单中统计通信指标，得到用户间量化的通信满意度。根据通信满意度结合历史亲密度，对当前周期的用户A和用户B之间亲密度进行迭代更新。同时将用户A以及每个交互用户各自对应的个体特征向量，以及与每个交互用户更新后的亲密度建立通信社交网络，计算每个交互用户对用户A的局部信任度，结合用户A与每个交互用户的亲密度向量，得到用户A的局部推荐信任度。最后对用户A的置信度进行更新，判断更新后的用户A是否为疑似诈骗用户，重复上述方法，统计出疑似诈骗用户名单。本发明为用户构建了一个安全的通话环境。
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公开(公告)号：CN112073980A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010876912.0
申请日：2020-08-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种移动边缘计算的服务迁移方法和系统，其中方法包括：当用户的移动边缘计算节点需要切换时，对于当前为该用户执行的每个服务s，所述切换的源节点将该服务s的服务迁移信息发送给所述切换的目标节点；所述服务迁移信息包括：所述服务s的应用程序接口集合中当前最新执行完成的应用程序接口APIi的计算结果α以及所述应用程序接口集合中当前未执行完成的所有应用程序接口API的接口信息和执行顺序信息；所述目标节点根据所述服务迁移信息，继续为所述用户执行所述服务s。采用本发明，可以有效降低服务迁移时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110475271B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201910652494.4
申请日：2019-07-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种在基于移动边缘计算(MEC)网络中设置服务实例的方法及系统，本发明实施例在MEC网络中划分得到大于两倍服务实例数目的虚拟边缘云集合，且所述集合中的每个虚拟边缘云的资源量大于等于服务实例资源量，当MES网络中的边缘云集合中的边缘云数目小于两倍服务实例数目时，则退出；在虚拟边缘云集合中选择用于放置主备用服务实例的虚拟边缘云，在所选择的虚拟边缘云中，包括针对每个用户具有访问服务实例时延最小的边缘云。这样，本发明实施例在边缘云提供服务实例时，既最大化保证边缘云的服务可靠性，又最小化边缘云的总服务时延。
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公开(公告)号：CN111148174A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911278561.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种移动边缘计算中服务迁移路径选择方法，该方法包括：A、根据Dijkstra算法寻找源边缘服务器到目标边缘服务器间的传输代价最小的路径作为最短路径；所述传输代价包括传输时延和传输价格；B、设置最优传输路径集合，如果所述最短路径存在，则将所述最短路径保存至该最优传输路径集合，根据所述最短路径中的最窄带宽和该服务迁移的时间阈值确定最短路径中最小传输数据量，如果最短路径中最小传输数据量不小于待传输的该服务迁移的数据量；则执行步骤C、返回该最短路径和在该最短路径下所需的传输时间，所述在该最短路径下所需的传输时间为该服务迁移的时间阈值。采用本发明能够在网络链路带宽受限的情况下，最小化传输时延和传输费用，以保障用户不受服务迁移引起的网络体验下降的影响。
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公开(公告)号：CN110493313A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910652665.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种在基于移动边缘计算(MEC)网络中调度服务用例的方法及系统，计算其到各个边缘云的传输时延，将传输时延最小的边缘云作为其调用服务用例的边缘云；针对在基于MEC网络中的每个边缘云，计算其设置的服务用例的处理等待时延，根据所计算的处理等待时延对调度所设置的服务用例的用户的调度进行调整。这样，本发明实施例既考虑了用户到边缘云之间的调度时延长度，又考虑了边缘云本身处理时延，因此在为用户提供服务用例时减少服务时延。
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公开(公告)号：CN104468727B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201410638274.3
申请日：2014-11-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于方差的服务选择方法，首先，基于方差理论对每个候选Web服务的N个QoS属性历史记录进行建模，求出每个候选Web服务的方差值；其中，N为整数；然后，根据方差值的大小筛选符合条件的Web服务；最后，利用混合整数规划模型从筛选出的Web服务中求出最优的服务组合。应用本申请公开的技术方案，能够准确地选择出最可靠的组合服务，并缩短服务选择的时间开销，同时，本发明具有较高的准确性和较强的实用性，具有很好的推广应用价值。
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公开(公告)号：CN107886750A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711003368.3
申请日：2017-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G08G1/0967
Abstract: 本发明公开了一种基于超视距协同认知的无人驾驶汽车控制方法与系统，属于智能交通领域。本发明的控制系统包括无人驾驶车和无人驾驶网络支撑平台，无人驾驶车包括个体态势认知系统和驾驶决策生成系统，无人驾驶网络支撑平台包括全局态势认知系统、局部态势认知系统和驾驶决策生成系统。应用此控制系统的控制方法为：首先个体态势认知系统形成微观驾驶态势认知；然后驾驶决策生成系统接收信息，处理后下发给驾驶决策生成系统，驾驶决策生成系统生成最终的驾驶操作；最后无人驾驶车通过驾驶执行器接收并执行最终的驾驶操作。本发明在网络端实时认知交通环境态势，实现安全、高效和可靠的无人驾驶，提高无人驾驶汽车控制服务的可执行性和有效性。
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