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公开(公告)号：CN115757816B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211382672.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/31
Abstract: 本发明涉及多源异构信息通道技术领域，具体是一种多源异构信息通道耦合方法，包括构建初始通道耦合知识图谱，基于通道耦合知识图谱实现通道数据耦合和基于通道耦合知识图谱实现数据检索。通道耦合知识图谱的实体是以通道标准数据形式存在，减小知识图谱的占用空间；通道耦合知识图谱在融合过程中以及在检索过程中，采用了剪枝策略进行逐层匹配，加快了检索速度；通道数据耦合是对知识图谱不断拓展的动态过程，增加了数据存储量。
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公开(公告)号：CN112910909B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110180752.0
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L69/08
Abstract: 本发明提供了一种基于CoAP协议与HTTP协议转换的数据包处理方法。该方法包括对待发送的CoAP数据包进行解包操作，去掉数据包头，获得数据载荷；判断数据载荷的大小是否小于设定的合并阈值，如果是，将所述数据载荷放入数据载荷队列中；根据设定的发送阈值基于动态优先级控制策略将数据载荷队列中的数据载荷进行合并处理，再添加HTTP包头，得到HTTP数据包，将HTTP数据包通过链路传输出去。本发明通过CoAP协议与HTTP协议转换的数据载荷合并方法实现了数据载荷的合并，能解决在进行CoAP协议与HTTP协议转换时，使用较长的包头传输较短的数据载荷的问题；并且该方法简单易用，有利于提高链路传输效率。
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公开(公告)号：CN119540680A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411413342.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供基于不确定性引导的神经网络测试数据集生成方法及系统，方法包括：将原始数据集按比例划分为原始训练集和原始测试集，训练和测试目标神经网络，筛选出识别错误数据集；利用检测器检验判断识别错误数据集中是否存在异常样本或对抗样本，若存在则采取优化措施；评价新生成的优化测试集，计算图像的自然度与适应度，判断新生成测试样本质量，删除不符合要求测试样本，保留质量达标测试样本；将优化测试集的测试样本与原始数据集混合，使用更新后训练集和测试集对目标神经网络进行训练和测试，直至识别准确率大于预设阈值。本发明增强目标神经网络识别异常样本和对抗样本的能力，提升目标神经网络的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113890899A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111068787.1
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的协议转换方法。该方法包括：构建单个协议本体，根据协议本体与知识图谱间的映射关系得到单个协议本体的知识图谱，采用不同协议知识图谱间的映射策略连接多个不同协议本体的知识图谱，得到协议转换知识图谱；当发生协议转换请求时，基于所述协议转换知识图谱调用协议转换通用算法实现协议间的转换。本发明通过构建协议知识图谱能够实现一种通用的协议转换方法。并且该方法可通过扩展知识图谱的方法实现新的协议转换，解决了传统协议转换方法由于拓展性不佳，造成资源浪费与开发效率低下的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118197046B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410294322.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供基于多层级特征融合的交通流预测方法及系统，方法包括：采集路网拓扑数据、交通流量数据、外部环境数据；基于交通流预测先验知识结合时间相关性和空间相关性，面向全息路网画像的多维度特征提取八类时空交通流特征；利用多重特征相关性计算框架计算初始特征集合的特征区分度、特征间相关性、特征与目标相关性，筛选出高质量特征；基于多重特征相关性计算框架计算结果，根据特征层融合算法选出代表决定性因素的特征进行组合，得到关键特征表示输入预测模型；训练多个学习器，得到准确的交通流预测模型。本发明实现多层次全方面的数据融合，在特征提取、特征筛选方面为交通流预测领域提供技术启发，提升了特征融合效果与特征可解释性。
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公开(公告)号：CN115757816A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211382672.4
申请日：2022-11-07
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/335 , G06F16/31
Abstract: 本发明涉及多源异构信息通道技术领域，具体是一种多源异构信息通道耦合方法，包括构建初始通道耦合知识图谱，基于通道耦合知识图谱实现通道数据耦合和基于通道耦合知识图谱实现数据检索。通道耦合知识图谱的实体是以通道标准数据形式存在，减小知识图谱的占用空间；通道耦合知识图谱在融合过程中以及在检索过程中，采用了剪枝策略进行逐层匹配，加快了检索速度；通道数据耦合是对知识图谱不断拓展的动态过程，增加了数据存储量。
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公开(公告)号：CN118197046A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410294322.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供基于多层级特征融合的交通流预测方法及系统，方法包括：采集路网拓扑数据、交通流量数据、外部环境数据；基于交通流预测先验知识结合时间相关性和空间相关性，面向全息路网画像的多维度特征提取八类时空交通流特征；利用多重特征相关性计算框架计算初始特征集合的特征区分度、特征间相关性、特征与目标相关性，筛选出高质量特征；基于多重特征相关性计算框架计算结果，根据特征层融合算法选出代表决定性因素的特征进行组合，得到关键特征表示输入预测模型；训练多个学习器，得到准确的交通流预测模型。本发明实现多层次全方面的数据融合，在特征提取、特征筛选方面为交通流预测领域提供技术启发，提升了特征融合效果与特征可解释性。
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公开(公告)号：CN113890899B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202111068787.1
申请日：2021-09-13
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的协议转换方法。该方法包括：构建单个协议本体，根据协议本体与知识图谱间的映射关系得到单个协议本体的知识图谱，采用不同协议知识图谱间的映射策略连接多个不同协议本体的知识图谱，得到协议转换知识图谱；当发生协议转换请求时，基于所述协议转换知识图谱调用协议转换通用算法实现协议间的转换。本发明通过构建协议知识图谱能够实现一种通用的协议转换方法。并且该方法可通过扩展知识图谱的方法实现新的协议转换，解决了传统协议转换方法由于拓展性不佳，造成资源浪费与开发效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN112910909A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110180752.0
申请日：2021-02-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种基于CoAP协议与HTTP协议转换的数据包处理方法。该方法包括对待发送的CoAP数据包进行解包操作，去掉数据包头，获得数据载荷；判断数据载荷的大小是否小于设定的合并阈值，如果是，将所述数据载荷放入数据载荷队列中；根据设定的发送阈值基于动态优先级控制策略将据载荷队列中的数据载荷进行合并处理，再添加HTTP包头，得到HTTP数据包，将HTTP数据包通过链路传输出去。本发明通过CoAP协议与HTTP协议转换的数据载荷合并方法实现了数据载荷的合并，能解决在进行CoAP协议与HTTP协议转换时，使用较长的包头传输较短的数据载荷的问题；并且该方法简单易用，有利于提高链路传输效率。
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