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公开(公告)号：CN115062685B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210475187.5
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，其包括：使用特征提取器提取源域数据的源域特征以及目标域数据的目标域特征；基于源域特征来确定标签分类器的第一标签分类损失并基于源域特征和目标域特征来确定域分类器的域分类损失；基于第一标签分类损失和域分类损失来更新特征提取器、标签分类器和域分类器；将源域数据过采样为类别均衡数据并初始化标签分类器，使用特征提取器模块提取类别均衡数据的特征信息；基于特征信息来确定标签分类器的第二标签分类损失；基于第二标签分类损失来更新标签分类器，得到训练后的标签分类器模块；基于特征提取器、标签分类器模块以及域分类器来建立故障诊断模型以确定第一设备的故障分类。
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公开(公告)号：CN115062685A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210475187.5
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质，其包括：使用特征提取器提取源域数据的源域特征以及目标域数据的目标域特征；基于源域特征来确定标签分类器的第一标签分类损失并基于源域特征和目标域特征来确定域分类器的域分类损失；基于第一标签分类损失和域分类损失来更新特征提取器、标签分类器和域分类器；将源域数据过采样为类别均衡数据并初始化标签分类器，使用特征提取器模块提取类别均衡数据的特征信息；基于特征信息来确定标签分类器的第二标签分类损失；基于第二标签分类损失来更新标签分类器，得到训练后的标签分类器模块；基于特征提取器、标签分类器模块以及域分类器来建立故障诊断模型以确定第一设备的故障分类。
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公开(公告)号：CN114911482A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210303408.0
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种工业场景中的低代码应用生成系统及方法，包括：应用生成模块、解析引擎和云服务器；所述应用生成模块，用于从预设的组件库中为目标业务流配置对应的目标组件，基于预设的页面逻辑并按照组件‑页面‑应用三层结构生成目标应用；所述云服务器，用于实现各个应用间或应用内的数据交互、业务信息传递API、以及在线部署应用的功能。本发明提供细粒度、可扩展的的前端交互组件和云端API服务组件，该组件具有内嵌业务触发特性；针对不同业务执行需求、人机交互需求，可灵活配置不同组件与组件、应用与应用间的业务流低代码配置，实现端到端工业智能业务的低成本、灵活、可扩展地应用高效开发及部署。
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公开(公告)号：CN114706675A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210079870.7
申请日：2022-01-24
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于云边协同系统的任务部署方法及装置，涉及云边协同技术领域，所述云边协同系统包括多个边缘端节点；所述方法包括：获取当前待处理的任务类型和当前待处理的数据量大小；获取每个所述边缘端节点的当前剩余资源量；基于所述当前待处理的数据量大小和每个所述边缘端节点的当前剩余资源量，从所述多个边缘端节点中确定出目标节点；将与所述当前待处理的任务类型对应的任务部署至所述目标节点。本发明提供的技术方案，能够对待处理任务进行灵活部署，从而保证系统正常运行、且使集群资源得到最优化利用。
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公开(公告)号：CN115063630A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210664405.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 北京邮电大学深圳研究院
IPC: G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其为基于解耦迁移的联邦学习方法在计算机视觉上的应用，其应用方法包括如下步骤：各个客户端Ci初始化各自的本地模型，包括特征提取器fi和分类器hi，使用本地原始非均衡数据进行本地模型训练，使用特征提取器提取图像特征信息，并在服务端进行全局聚合，再回传更新本地特征提取器，各个客户端本地模型训练完毕后，上传本地特征提取器fi到中心服务器；本发明研究在基本的计算机视觉任务中，基于隐私保护的分布式计算场景下，将解耦表征与领域泛化迁移学习结合，提出一种有效的多方联邦学习技术，通过表征分解、分类器集成等策略来提升模型在多数据域下的泛化性能，并缓解非均衡数据引发的分类偏差问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111158964A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911174528.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/22
Abstract: 本发明提供一种磁盘故障预测方法、系统、装置及存储介质，所述磁盘故障预测方法，包括：采集第二磁盘的SMART数据；利用第二磁盘的磁盘故障预测模型和采集到的所述第二磁盘的SMART数据，对所述第二磁盘进行故障预测；其中，所述第二磁盘的磁盘故障预测模型，是利用所述第二磁盘的正常样本的SMART数据对第一磁盘的磁盘故障预测模型进行迁移学习得到的；所述第一磁盘与所述第二磁盘型号不同。解决了真实场景中不同型号磁盘属性分布存在差异且新型号磁盘又不具有故障样本的问题，能在新型号磁盘零故障样本的情况下，训练得到新型号磁盘故障预测模型，并能在新型号磁盘发生故障之前及时进行预测。
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公开(公告)号：CN103067475B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201210564609.2
申请日：2012-12-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种数据传输方法和WoT系统，其中该方法包括：所述中间件获取感知层设备的数据信息；所述中间件将所述数据信息封装为预定帧结构的协议数据单元PDU，其中，所述预定帧结构的PDU至少携带有：设备业务数据；所述中间件对所述预定帧结构的PDU进行数据处理。通过本发明，能够使不同系统的传感器数据以统一的消息流程和格式在WoT平台上交互信息。
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公开(公告)号：CN119904494A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411873542.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种用于密集凌乱物体的形状估计方法及系统，属于计算机视觉技术领域，包括：获取每个待评估物体的实例点云，并获取与每个待评估物体的类别对应的模板点云；将每个待评估物体的实例点云和模板点云输入至形状恢复网络，得到形状恢复网络输出的每个待评估物体的形状恢复参数；形状恢复网络是通过实例点云样本和对应的真实点云标签训练得到；根据每个待评估物体的形状恢复参数对每个待评估物体对应的模板点云进行变换，得到每个待评估物体的预测点云。本发明通过结合实例点云的观测信息与模板点云的类别几何先验，利用形状恢复网络动态生成形状恢复参数，实现对密集凌乱场景中待评估物体高精度的形状估计。
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公开(公告)号：CN111176872B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201911288842.0
申请日：2019-12-12
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明涉及IT运维数据处理技术领域，具体涉及一种面向IT运维的监控数据处理方法、系统、装置及存储介质。所述方法包括：获取IT智能运维的监控指标数据；接收场景选择指令，所述场景包括健康评估场景和故障诊断场景；当所述场景选择指令为选择健康评估场景时，基于获取的IT智能运维的监控指标数据，提取能够表征系统健康状态的数据；当所述场景选择指令为选择故障诊断场景，基于获取的IT智能运维的监控指标数据，提取能够用于系统故障诊断的数据。结合了最大均值差异与Mann‑Kendall检验对数据进行检验，能够获得适用于训练IT智能运维系统的健康评估模型和故障诊断模型的数据。
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公开(公告)号：CN106027357A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610537101.1
申请日：2016-07-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网关及物联平台接纳家居设备的方法和物联网系统，其中在物联网关接纳家居设备的方法中，该物联网关执行如下步骤：物联网关基于家居设备发布的包含自身物理地址的广播信息发现与物联网关相连接的家居设备；物联网关为发现的所述家居设备分配通信端口、获取对应的标识信息并进行存储。本发明解决了联网设备资源端到端的即插即用问题。
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