-
公开(公告)号：CN101794417A
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN201010118509.8
申请日：2010-03-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/00
Abstract: 本发明公布了一种基于序号的工作流调度和业务流程建模方法，该方法的基础是将业务流程划分为流程单和协办单两种类型，流程单是流程的主线，协办单是流程的支线。流程单和协办单统称为工单，工单是过程控制的实体。根据流转复杂程度可将流程分为串行、并行和分支三种方式。按照相应的规则，为串行、并行和分支流程配置序号，实现流程的流转。该方法具有良好的可扩展性和准确性，且实现简单，能够实现灵活的、轻量的过程控制，提高流程流转效率，降低流程配置的复杂度。
-
公开(公告)号：CN115175191B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210783769.X
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W12/121 , H04W12/00 , H04L47/2441 , H04L9/40 , G06F18/243 , G06F18/2433 , G06N3/0499 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于ELM和深度森林的混合模型异常流量检测系统及方法，系统包括对实时流量进行特征提取、降维，对降维后的流量特征采用基于ELM和深度森林模型的混合检测，该检测方法主要包括利用无线传感器网络中成员节点上部署的ELM算法对流量进行快速检测，在成员节点的上层节点Sink节点使用深度森林模型对成员节点检测出的异常流量进行二次检测，并最终给出异常流量检测结果，最后在管理节点将该条流量数据存入临时数据库，使用原数据集和新数据集参照准确率和AUC等评估指标对深度森林模型调优。本发明可以完成无线传感器等资源受限节点上的异常流量检测，降低了各个节点异常检测的能耗，同时也能提高异常检测结果的准确率。
-
公开(公告)号：CN119761360A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411648011.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏未来网络集团有限公司 , 中通服咨询设计研究院有限公司
IPC: G06F40/284 , G06F40/30 , G06N20/10 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种社交评论情绪可解释识别方法及系统，采集社交评论数据并处理；使用支持向量机SVM算法对预处理后的数据集进行训练，得到训练好的SVM模型；在SVM模型训练完成后获取支持向量并查看，识别出对于情绪判断的关键特征词，并构建动态关键特征词库；建立双分支组合网络DCN，用于根据识别出的关键特征词进行社交媒体短评论的情感分析，实现单词级和句子级的可解释性。本发明通过关联模型输出与特征词及关键词词序，揭示情绪识别的逻辑和依据，从而提升模型的可信度和透明度。
-
公开(公告)号：CN117150232B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311405741.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种大模型非时序训练数据质量评价方法，从宏观与微观两个角度出发对大模型预训练数据集的质量做出评价。宏观层面：对数据集总量、数据类分布情况进行检查，考虑到数据的特殊性，还对数据集时效性进行检查，对数据集质量进行初步评价。微观层面：将数据集特征与标签的关联强度作为数据集质量评价标准，对数据集进行评价时为了降低大规模数据集背景下的工作量，预先采用分层抽样的方法对原始数据集进行样本抽取；评价过程包括特征重排列测试、标签重排列测试，并通过置换检测进行辅助，对数据集的质量作出评价。该方法可以帮助研究人员对大规模数据集进行高效快速的质量评估，降低数据集质量对模型训练结果的影响，减少模型迭代成本。
-
公开(公告)号：CN117150232A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311405741.3
申请日：2023-10-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种大模型非时序训练数据质量评价方法，从宏观与微观两个角度出发对大模型预训练数据集的质量做出评价。宏观层面：对数据集总量、数据类分布情况进行检查，考虑到数据的特殊性，还对数据集时效性进行检查，对数据集质量进行初步评价。微观层面：将数据集特征与标签的关联强度作为数据集质量评价标准，对数据集进行评价时为了降低大规模数据集背景下的工作量，预先采用分层抽样的方法对原始数据集进行样本抽取；评价过程包括特征重排列测试、标签重排列测试，并通过置换检测进行辅助，对数据集的质量作出评价。该方法可以帮助研究人员对大规模数据集进行高效快速的质量评估，降低数据集质量对模型训练结果的影响，减少模型迭代成本。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116633867A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210126850.0
申请日：2022-02-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L47/2441 , G06F18/24 , G06F18/214
Abstract: 本发明基于改进特征选择的网络流量分类方法，该方法使用改进的特征选择方法，根据特征在样本集中的信息量变化计算特征权重，选取重要性高的特征，并使用皮尔森相关系数来计算特征之间的相关性，删除冗余特征。该方法避免了重要的特征不能被选择，去除了不相关以及冗余的特征，使得最终的特征子集具有更高的代表性、可识别性，从而提高分类精度和模型的综合性能。本方法适用于所有基于深度学习的网络流量分类场景中不相关或冗余特征过多导致识别率低、效率不高的场景。
-
公开(公告)号：CN116192857A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211567966.4
申请日：2022-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1014 , H04L67/61
Abstract: 本发明公开了一种基于多层感知机的加密流量负载均衡方法，包括步骤：将负载均衡服务器串联在网络中，并接收客户端发送的数据包；对负载均衡模块配置输入业务资源和静态优先级；利用多层感知机加密流量分类服务器计算各业务服务端的动态优先级，并将计算的动态优先级传回；所述负载均衡服务器利用多层感知机加密流量分类方法对所接收数据包进行分类，以确定加密应用类型并选择负载均衡模块；结合静态优先级和动态优先级选择最优业务服务端；所述负载均衡服务器将客户端所发送数据包转发至所选择的最优业务服务端，获得业务处理结果并转发至客户端。本发明的方法在不对业务系统扩容、不增加业务设备投资的前提下提高业务系统的性能和可靠性。
-
公开(公告)号：CN110602078B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910832196.3
申请日：2019-09-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的应用加密流量生成方法及系统，将真实应用的加密流量包(包括数据包头部)，提取成十进制数据并截取至定长(不足位用0补齐)，用逗号分隔，每一行是一条流量数据，将其送入生成对抗网络(GAN)进行特征提取，等GAN网络的生成器和判别器趋于稳定后。将少量真实应用的加密流量输入GAN的生成器，即可生成任意条数的包含该应用流量特征的加密流量。该方法通过GAN巧妙的将加密流量中的特征抽象出来，不需要对流量本身进行解密，减少了解密的工作的同时有效的保护了用户隐私并大大降低了获取样本的成本。本方法适用于所有基于深度学习的加密流量识别场景中加密流量样本少获取困难导致识别率低的场景。
-
公开(公告)号：CN111582509A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010378310.2
申请日：2020-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱表示学习和神经网络的协同推荐方法，将数据集中的项目映射到公开知识图谱三元组，作为训练集输入到OpenKE框架中进行模型训练，其中同过设置参数的方式来选择采用知识图谱表示学习方法进行学习，按照顺序将实体集的对应向量矩阵E′反映射回项目个体，得到每一个项目构建好其对应的低维度稠密特征向量Ikem，将正例低维度稠密特征向量Ikem-pos和负例低维度稠密特征向量Ikem-neg读入模型中，并替换掉传统向量层操作，即为知识嵌入向量层最终输出，然后神经网络训练层开始训练，本发明能够解决评分矩阵稀疏和冷启动的问题，并增强了协同过滤推荐的性能和准确性。
-
公开(公告)号：CN106330620B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610865826.3
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Inventor： 王攀
IPC: H04L12/26 , H04L12/703 , H04L12/707 , H04L12/721 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种基于SBC重路由的电力IMS网络语音质量优化方法，涉及信息通信技术领域。在对网络性能进行监视的前提下，通过SBC的重路由功能避开媒体流通信中可能出现的拥塞节点，保证话音质量，提高用户体验质量。I、部署设备，构建电力IMS网网络质量的测量环境；II、测量装置通过报文解析发现即将建立连接的省间会话，并测量到对端SBC的网络性能。然后将测量结果连同媒体流资源请求上报给控制中心；III、控制中心计算源、目的SBC之间的最优路由并生成媒体流转发表下发到最优路由中包含的SBC进行更新；IV、SBC根据修改过的媒体流转发表进行媒体流的重路由或者直连转发。本发明适用于通过SBC进行地址映射、数据包封装/解封、媒体流转发的电力IMS网络。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
100
records
(took 0.026 seconds)
