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公开(公告)号：CN118246906A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410654785.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力通信技术领域，尤其涉及一种基于CORBA的电力通信综合网管系统，包括，对象设定模块，用以对接口识别码进行设定；信息采集模块，用以通过CORBA接口进行信息采集；信息存储模块，用以根据接口识别码将管理对象信息存储于数据库中；故障管理模块，用以建立故障分析模型，还用以输出故障原因，还用以根据故障原因进行故障管理；故障反馈模块，用以对故障管理情况进行反馈；管理优化模块，用以根据故障管理情况反馈结果对故障分析模型进行优化，还用以对派修情况进行判断，并对故障分析模型的优化过程进行调整，还用以根据故障情况反馈结果识别易误报故障，并对故障分析模型的优化过程进行补充。本发明提高了电力通信网的管理效率。
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公开(公告)号：CN108199928A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810101494.0
申请日：2018-02-01
Applicant: 国网湖北省电力公司信息通信公司 , 北京创铭科技有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种多维电力通信网流量预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1、网络流量采集；步骤2、多维流量预测方法；步骤3、单指数平滑算法引入动态权值更新策略；所述系统包括：应用层设备及接口模块、SDN控制器、SDN协调器、SDN设备、OTN设备、EOPN设备。本发明的优异效果是：采用的数据测量方法中引入云服务的技术。数据采集部分中引入SDN技术。采集的横向维度数据采用BP神经网络算法来训练。采集纵向维度数据采用FARIMA和Elman算法相结合的算法。提高了预测算法的精度；采用单指数平滑算法更新多维预测算法输出的权值，降低了误差的波动维度。
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公开(公告)号：CN104767692A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510176138.1
申请日：2015-04-15
IPC: H04L12/801 , H04L12/26
Abstract: 本发明提供一种网络流量分类方法，所述方法包括(1)提取网络流量行为特征集；(2)获取分类器模型，将所述行为特征集输入分类器，进行分类训练，得到相应参数；分类器性能评估，并优化分类器性能。本发明结合机器学习方法中无监督和有监督两种算法进行分类。二者结合可以在保证较高分类准确率的前提下降低系统时间和内存开销，提升分类效率。对聚类算法加以改进，提升聚类准确率，从而提高整体性能。
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公开(公告)号：CN102984760A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210482797.4
申请日：2012-11-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明针对现有的垂直切换判决方法无法实现复杂环境有效决策的问题，公开了一种两步决策垂直切换判决方法。该方法首先引入预决策的机制对候选网络进行筛选和分级，通过预决策的网络才进入下一步的决策。对于资源受限或电量较低的移动终端，不再进行后续的判决，而是直接在通过预决策后分级最高的候选网络列表中随机挑选。然后，使用层次分析法判决矩阵进行动态权重和一致性调整，应用简单加权法计算候选网络列表中各个网络的表现得分值，整个系统执行对得分最高的网络的切换。通过本发明的方案，能够根据实时网络条件动态地调整判决参数，并选出最佳的切换网络。该方法能拥有更好的决策一致性，增大不同候选网络区别度并且使整个网络负载更加平衡。
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公开(公告)号：CN102984249A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210482867.6
申请日：2012-11-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种水平动态云联盟中的分布式资源配置方法。该方法包括本地云提供商根据自身对于资源需求，设置初始化试探性资源价格并将其发送到各个协作云提供商；各协作云提供商进入博弈迭代阶段，它们根据本地云提供商发布的资源价格及自身的情况，计算出自身可以供应的资源量并将其发送给本地云提供商；本地云提供商根据接收到的回馈信息，计算出协作云提供商的资源供应总量，并判断计算出的资源供应总量是否与其所需的资源量的大小关系；如果计算的资源供应总量与本地云提供商所需的资源量相等，则跳出博弈迭代阶段；如果计算的资源供应总量不等于本地云提供商所需的资源量，则本地云提供商将按照一定的规则调整资源价格。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101593273A
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200910083393.6
申请日：2009-08-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明属于视频内容分析领域，具体涉及一种基于模糊综合评价的视频情感内容识别方法。现有视频情感内容识别方法缺乏考虑情感的模糊属性问题。针对现有方法中存在的不足，本发明首次将模糊理论中模糊综合评价模型用于视频情感内容识别。与现有的方法相比，本发明提出的方法充分考虑到视频情感内容的模糊属性，在模糊综合评价模型的基础上，本发明用一个与情感紧密相关的高层特征向量来表示视频片段内容，在高层上研究视频情感内容识别；进一步，采用人工神经网络(ANN)来模拟人类情感反应系统，识别视频片段诱发观众产生的基本情感类型。实验结果证实了本发明在视频情感内容识别中的有效性和可行性。
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公开(公告)号：CN101540682A
公开(公告)日：2009-09-23
申请号：CN200910083392.1
申请日：2009-05-06
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种基于视觉特征的图像垃圾邮件过滤方法，技术领域为图像垃圾邮件过滤。主要解决目前互联网上图像垃圾邮件泛滥的问题。技术方案的要点为经黑白名单判决模块、文件属性特征判决模块、视觉特征判决模块的判决，最终区分出图像垃圾邮件和图像合法邮件。见附图，主要用途为防止图像垃圾邮件对用户的干扰，节省网络资源。
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公开(公告)号：CN109916600B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN201910189658.4
申请日：2019-03-13
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网公司西南分部 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网西藏电力有限公司 , 北京邮电大学 , 北京创铭科技有限公司
Inventor： 胡力文 , 袁超伟 , 王民昆 , 徐珂航 , 黄善国 , 甘文风 , 潘炳利 , 唐俊 , 孙勇 , 张亚迪 , 蓝键均 , 李伟华 , 李彬 , 彭宇辉 , 包维雄 , 甘睿 , 丛鹏 , 陈佟 , 汪蔓 , 刘健巧 , 薛赛 , 孙洋 , 朱二雷 , 吴元香
IPC: G01M11/02
Abstract: 本发明公开了一种OPGW光缆双因子加速偏振模色散测试方法，包括以下步骤：确定温度加速试验的加速因子；确定应力加速试验的加速因子；确定基于温度因子加速试验效果的温度水平，分配不同温度水平下的试验时间；确定基于应力因子加速试验效果的应力水平，分配不同应力水平下的试验时间；获取温度水平下的实际PMD值；获取应力水平下的实际PMD值；构建PMD与温度水平仿真模块；构建PMD与应力水平仿真模块；计算温度水平下的理论PMD值；计算应力水平下的理论PMD值；判定光缆光纤有效的PMD值。本发明能够得出OPGW光缆在高原高寒恶劣环境下架空安装后，在大风吹和极端温度的作用下偏振模色散的变化及其对光纤衰减变化的影响。
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公开(公告)号：CN109959414B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN201910190181.1
申请日：2019-03-13
Applicant: 国家电网有限公司 , 国家电网公司西南分部 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网西藏电力有限公司 , 北京邮电大学 , 北京创铭科技有限公司
Inventor： 崔自如 , 袁超伟 , 徐珂航 , 孙勇 , 黄善国 , 张亚迪 , 蓝键均 , 李伟华 , 李彬 , 彭宇辉 , 包维雄 , 甘睿 , 丛鹏 , 陈佟 , 汪蔓 , 刘健巧 , 薛赛 , 孙洋 , 朱二雷 , 吴元香 , 谭媛媛 , 李弘运
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种测定OPGW光缆寿命的方法，包括以下步骤：随机选取N个实验样本；在超高海拔地区设置极端温度试验环境，设置实验极高温为βTh，实验极低温为βTl，实验周期为T，进行基于极端温度对OPGW光缆寿命影响的加速寿命实验，得到OPGW光缆的第一步寿命值L1；根据超高海拔地区OPGW光缆摆动的幅度与频率，设定光缆摆动角度为θ，摆动频率为f，实验周期为T，针对剩余无故障的OPGW光缆实验样本做影响寿命的舞动风摆实验，得到OPGW光缆的第二步寿命值L2；根据L1、L2计算得到OPGW光缆的最终寿命值L。本发明通过实验前后衰减的变化确定OPGW光缆寿命，操作方便，对于OPGW光缆寿命的测定具有较好的准确性。
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公开(公告)号：CN117240806B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311525561.9
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京邮电大学 , 国网西藏电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，且公开了一种超融合架构下网络资源分配及调度方法，所述方法包括：S100，在超融合架构内对网络节点在一段时间内的总资源使用情况或各个节点的资源访问量数据进行检测及收集，随后将检测及收集到的数据传送到中心服务器内；S200,在超融合结构内通过构建机器学习或语义理解等流量分类的模型对该节点在未来一段时间内的资源访问量及资源需求进行预测；S300，在中心服务器内搭建时序预测模型对各个节点的网络资源进行分配；S400，在分配资源的过程中如若出现有节点资源任务无法满足的情况下通过构建调度模型对该节点处的部分任务进行重新分配，使其具备可对网络资源进行自主分配、自发的对资源无
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