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公开(公告)号：CN116915594A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202211175253.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04L41/0803 , H04L41/0853 , H04L41/14
Abstract: 本发明实施例涉及网络通信技术领域，公开了一种专网配置方法、装置、设备以及计算机存储介质，包括：定义专网业务需求指标及专网一体化装置对应的可采购设备的单位设备性能指标；根据获取到的专网业务需求指标及其对应的设备配置信息，基于改进的生成对抗网络算法，建模得到专网配置模型；将待配置用户的专网业务需求指标输入训练得到的专网配置模型，得到待配置用户对应的专网设备配置信息。本发明实施例能够针对专网用户需求快速且准确地配置专网一体化装置。
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公开(公告)号：CN118827127A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410293125.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种异常流量检测模型的训练方法、异常流量检测方法及其装置、设备、介质、程序产品，通过网络流量样本数据的样本类别信息，确定不同样本类别的平衡因子；基于异常流量检测模型的训练迭代次数，设置动态衰减因子；根据平衡因子、动态衰减因子，构建多分类动态焦点损失函数；根据网络流量样本数据和多分类动态焦点损失函数，训练异常流量检测模型，一方面通过平衡因子平衡不同样本类别样本的样本比例；另一方面通过动态衰减因子降低样本损失衰减程度，从而降低了基于深度学习构建的异常流量检测模型由于数据不平衡所导致的检测误差，进而提高不平衡数据下对于少数类异常流量样本的检测准确率，保障网络安全。
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公开(公告)号：CN117455205B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311787350.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/50 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种资源需求预测模型训练方法、系统及资源需求预测方法。资源需求预测模型训练方法包括：基于业务负荷样本，对预设的长短期记忆网络进行训练，得到训练好的业务负荷预测子模型；将业务负荷样本、以及每个业务负荷样本各自对应的网元资源消耗信息样本输入预设的生成对抗网络进行训练，得到训练好的资源消耗子模型；将训练好的资源消耗子模型和业务负荷预测子模型确定为资源需求预测模型。本方法通过将资源消耗子模型和业务负荷预测子模型有机结合，得到资源需求预测模型，能够较为精准地实现对目标时刻的资源需求预测。
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公开(公告)号：CN118574163A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410751591.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W28/082
Abstract: 本发明公开一种MEC动态分流方法、装置、设备、介质及程序产品，方法包括：获取当前时隙的各用户终端所对应的第一待处理业务数据队列以及各MEC服务器所对应的第二待处理业务数据队列；基于第一待处理业务数据队列、第二待处理业务数据队列、数据处理约束条件、各用户终端及各MEC服务器的设备参数和信道参数，利用李雅普诺夫漂移加罚函数求解当前时隙的动态分流策略，以确定至少一个目标用户终端及其对应的分流MEC服务器，并获得目标用户终端的最优本地计算数据量、最优数据分流量和分流MEC服务器的最优分流数据计算量。本发明能够在核心网UPF下沉场景及高度动态变化的网络环境下实现对业务数据动态分流的高效、精准优化。
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公开(公告)号：CN117131424B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311385659.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06F18/213 , H04L9/40
Abstract: 本公开提供一种训练方法、流量检测方法、装置、设备及介质，所述方法用于训练流量检测模型，所述流量检测模型包括：胶囊提取网络、流量分类网络以及域对抗网络，其包括:基于源域流量样本数据对胶囊提取网络和流量分类网络进行第一次监督式训练，基于源域流量样本数据和目标域流量样本数据对第一次监督式训练获得的所述胶囊提取网络和所述域对抗网络进行第二次监督式训练。所述方法训练的流量检测模型可以实现从源域流量到目标域流量的跨域检测，削弱因为目标域和源域网络场景域偏移所产生的流量检测准确率下降的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117455205A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311787350.2
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/50 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种资源需求预测模型训练方法、系统及资源需求预测方法。资源需求预测模型训练方法包括：基于业务负荷样本，对预设的长短期记忆网络进行训练，得到训练好的业务负荷预测子模型；将业务负荷样本、以及每个业务负荷样本各自对应的网元资源消耗信息样本输入预设的生成对抗网络进行训练，得到训练好的资源消耗子模型；将训练好的资源消耗子模型和业务负荷预测子模型确定为资源需求预测模型。本方法通过将资源消耗子模型和业务负荷预测子模型有机结合，得到资源需求预测模型，能够较为精准地实现对目标时刻的资源需求预测。
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公开(公告)号：CN118825955A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410541550.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本公开涉及电网技术领域的一种微电网能量调度方法、装置、电子设备及存储介质。其中，方法包括：搭建包括多个微电网节点的多微网系统的分布式能量调度模型，每个微电网节点均配置了可再生能源机组、储能系统以及边缘计算服务器组；构造多微网系统的运行成本目标函数，所述运行成本目标函数受计算资源、可再生能源的能量供需平衡的约束条件限制；通过自适应变步长的双闭环模型预测控制调度模型求解所述运行成本目标函数。本方案将边缘计算成本融合入运行成本目标函数中，并采用自适应变步长的模型预测控制，实现多微网能量优化调度。
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公开(公告)号：CN117992885A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202211317922.6
申请日：2022-10-26
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F16/35 , H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/0876 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种异常网络流量检测方法及装置，其中，方法包括：对原始网络流量数据进行数据预处理，得到多域流量数据；其中，所述多域流量数据包括：时域数据、频域数据和时频图数据；利用并行卷积神经网络分别对所述多域流量数据进行特征提取，得到时域特征矩阵、频域特征矩阵和时频图特征矩阵；对所述时域特征矩阵、频域特征矩阵和时频图特征矩阵进行多域特征融合，得到多域特征融合矩阵；根据所述多域特征融合矩阵进行特征辨识，得到所述原始网络流量数据的分类检测结果。本发明能够提高网络异常流量检测的准确率，并且具有较好的抗噪声干扰能力，在异常流量检测的准确性和泛化性方面具有较好的优势。
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公开(公告)号：CN117767287A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311744810.3
申请日：2023-12-18
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种智能电网通信故障恢复的控制方法及系统，属于通信故障领域，方法包括：根据电力信息物理系统的分层架构确定电力信息物理系统的函数模型；根据函数模型构建电力信息物理系统的状态空间方程；基于第一采样周期获取t时刻电力信息物理系统的第一设备状态量；当根据第一设备状态量确定电力信息物理系统通信正常时，根据预设的事件触发机制确定状态误差；当状态误差大于设定阈值时，对第一设备状态量进行更新，得到第二设备状态量；根据第二设备状态量和状态空间方程确定系统偏差；当系统偏差为零时，实现智能电网通信故障的恢复控制。本发明能够提高智能电网的整体利用率，提高故障环境下智能电网安全控制的准确性。
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公开(公告)号：CN117131424A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311385659.9
申请日：2023-10-25
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中移数智科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094 , G06F18/213 , H04L9/40
Abstract: 本公开提供一种训练方法、流量检测方法、装置、设备及介质，所述方法用于训练流量检测模型，所述流量检测模型包括：胶囊提取网络、流量分类网络以及域对抗网络，其包括:基于源域流量样本数据对胶囊提取网络和流量分类网络进行第一次监督式训练，基于源域流量样本数据和目标域流量样本数据对第一次监督式训练获得的所述胶囊提取网络和所述域对抗网络进行第二次监督式训练。所述方法训练的流量检测模型可以实现从源域流量到目标域流量的跨域检测，削弱因为目标域和源域网络场景域偏移所产生的流量检测准确率下降的问题。
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