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公开(公告)号：CN114584476B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202011284570.X
申请日：2020-11-17
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L41/147 , H04L43/0876
Abstract: 本发明实施例公开了一种流量预测方法、网络训练方法、装置及电子设备。所述网络训练方法包括：获得包含有多个第一数据的数据集合，基于所述数据集合和第一网络得到预测时间点的第一预测数据；所述多个第一数据为所述预测时间点之前的历史流量数据；获得多个第二数据，基于所述多个第二数据和第二网络得到调整数据；根据所述调整数据和动态调整参数对所述第一预测数据进行调整，得到第二预测数据，基于获得的多个第二预测数据生成预测序列数据；将所述预测序列数据经全连接网络处理后、与目标序列数据确定损失，根据所述损失对所述第一网络、所述第二网络和所述全连接网络进行训练。
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公开(公告)号：CN112613861B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011507155.6
申请日：2020-12-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于联盟链的电力预售交易方法，通过对已包括所述第一终端设备及与所述第一终端设备对应的第二终端设备对所述电力交易订单认可的签名的电力交易订单，在包括区块链网络的电力交易系统中进行电力交易，即第一终端设备与第二终端设备在发电或用电前预先完成交易订单的签名，预先达成电力交易订单；等到发电或用电时，可直接根据电力交易订单进行交易，提高交易速度以及交易效率。同时，由于上链的电力产销者可根据将自用电量后的剩余电量在区块链电网中进行出售，避免剩余电量的浪费，促进电网内的电力供需平衡；此外，可分散终端设备间的交易
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公开(公告)号：CN117014918A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310954507.X
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 北京邮电大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04W24/06 , H04L43/0876 , H04L41/16 , H04L41/147 , H04L41/14 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/098
Abstract: 本申请公开了一种基于联邦学习的流量预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：服务器获取目标蜂窝网络基于聚类划分的各区域的数据缺失率；基于数据缺失率和设定阈值将各区域划分为高质量区域和低质量区域；获取各区域的流量预测模型生成的本地模型参数；对高质量区域的本地模型参数进行聚合，更新全局的流量预测模型的模型参数；将全局的流量预测模型的模型参数发送给高质量区域的客户端；并将高质量区域的本地模型参数发送给低质量区域的客户端。服务器将高质量区域的本地模型参数发送给低质量区域的客户端，进而使得低质量区域的客户端可以基于获取的高质量区域的本地模型参数进行联邦迁移学习，提高流量预测的准确度。
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公开(公告)号：CN116743582A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210210221.6
申请日：2022-03-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/5006
Abstract: 本发明实施例提供一种网络切片控制系统及控制方法。所述系统包括切片编排器和多个域控制器；切片编排器配置为根据网络切片SLA及指标约束，将网络切片SLA保证的端到端时延在各网络域之间进行划分，并将时延划分结果下发给多个域控制器；每一域控制器，配置为根据切片编排器下发的该网络域的时延划分结果，利用资源映射机制进行本网络域的资源分配，并将资源分配保证的QoS反馈给所述切片编排器；所述切片编排器，还配置为根据域控制器反馈的QoS，确定SLA保证情况，并根据SLA保证情况，调整所述网络切片SLA保证的端到端时延在各网络域的划分。本发明可以实现在保证商定SLA得到保证的前提下，提高网络系统容量并保证用户服务质量。
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公开(公告)号：CN116306801A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211567134.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于重要性的数据采集存储方法、装置、设备及介质，基于重要性的数据采集存储方法应用于包括边缘服务器、边缘设备以及中央处理器的边缘计算系统；该方法包括：确定待训练的卷积神经网络模型对应的损失函数，基于小批量随机梯度下降算法和所述损失函数，更新所述卷积神经网络模型；根据所述损失函数、边缘服务器的属性信息以及边缘设备的属性信息，确定数据上传信息和缓存队列信息；基于所述数据上传信息和所述缓存队列信息，确定随机优化问题；基于所述随机优化问题，确定长期优化策略和短期优化策略，基于所述长期优化策略和所述短期优化策略进行数据采集存储。本发明实现了算法性能的提升，降低了网络资源损耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115717758A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211378174.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 北京邮电大学 , 北京鹏通高科科技有限公司
IPC: F24F11/58 , F24F11/64 , F24F11/74 , F24F11/54 , F24F11/89 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明提供一种室内空间温度和湿度调控方法及系统，以温湿度状态参数作为状态空间，以恒温恒湿机出风口风速档位作为动作空间，通过在源空间训练预训练得到源域深度强化学习模型；在目标空间中，每个执行器与其周边设定范围内的温湿度传感器构成局部控制组件，每个局部控制组件由独立的目标域智能体控制，每个目标智能体分别迁移学习源域深度强化学习模型进行参数微调和控制，以目标空间所有温湿度传感器采集的温度值和湿度值共同计算目标空间观测奖励值，以最大化未来多步目标空间观测奖励值为目标分别对各目标域智能体的源域深度强化学习模型进行训练，以快速适应对目标空间环境对温湿度的实现精准控制。
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公开(公告)号：CN114020079B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111293890.6
申请日：2021-11-03
Applicant: 北京邮电大学 , 北京鹏通高科科技有限公司 , 上海博物馆
IPC: G05D27/02
Abstract: 本发明提供一种室内空间温度和湿度调控方法及装置，所述方法以分布式结构布置的传感器检测设定空间内的湿度值和温度值作为状态空间，并采用深度强化学习的方式选取每个时间步状态对应的动作。在强化学习过程中，引用所述湿度精度偏差、所述湿度均匀度偏差、所述温度精度偏差和所述温度均匀度偏差计算观测奖励值，以从综合考量温度和湿度的控制精度以及设定空间内各位置的均匀度，使得强化控制方法最终能够达到能够精确和均匀控制设定空间内温度和湿度的效果。
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公开(公告)号：CN114845400A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210322011.6
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于FlexE的资源分配方法及系统，方法包括获取每种业务类型中不同切片服务的流量数据；根据切片服务的历史流量及当前流量数据，预测每个切片服务流量变化周期，对于需要实时监控业务，实时计算分配带宽；为每种业务类型设置权重因子，计算每种业务的加权、时延以及实际分配带宽三者的乘积值，按照乘积值的大小顺序进行带宽分配。本发明基于FlexE切片离散资源动态分配，考虑了多业务多切片的场景，建立监控周期列表，使得不同切片具有不同的监控周期，基于根据业务的实际流量到达与时延需求得到实际需要分配的离散带宽，在满足不同业务的服务质量带宽与时延需求的同时，丢包率减少，资源利用率提高，监控成本减少。
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公开(公告)号：CN114511101A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011283606.2
申请日：2020-11-17
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团有限公司 , 北京邮电大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于联邦学习的模型更新方法、装置、系统和电子设备。所述方法包括：获得本地模型本轮训练过程中的多个损失函数值；基于所述多个损失函数值判断是否复用所述本地模型的模型参数，输出与判断结果对应的信号，以及根据所述判断结果确定所述本地模型下一轮训练的模型参数。
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公开(公告)号：CN111209563B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201911382869.6
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供一种网络入侵检测方法及系统，该方法包括：基于训练好的网络入侵检测模型对待检测网络数据进行检测，并对得到的检测结果进行分析判断，若判断获知待检测网络数据为网络已知数据，则根据检测结果，对网络已知数据进行细粒度分类；若判断获知待检测网络数据为网络未知类别入侵数据，则对网络未知类别入侵数据进行聚类，获取网络未知类别入侵数据中各类别的聚类质心；根据网络未知类别入侵数据中各类别的聚类质心，对训练好的网络入侵检测模型的分类器进行更新，以根据更新后的网络入侵检测模型对后续待检测网络数据中网络未知类别入侵数据进行入侵检测。本发明实施例实现对网络未知入侵的识别和学习。
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