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公开(公告)号：CN119887228A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411780667.8
申请日：2024-12-05
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种交易网络异常节点识别方法、模型训练方法及系统，每个样本包含单个交易节点数据及对应的边数据，入边交易特征提取模块获取入边交易特征和出边交易特征提取模块获取出边交易特征组合后线性变换获得交易节点特征，与第一差异特征获取模块计算的入边差异特征和第二差异特征获取模块计算的出边差异特征根据结合权重参数进行加权求和并经分类器输出异常判断结果预测值，与异常判断结果真实值建立交叉熵损失函数，以对初始交易网络异常节点识别模型的参数进行更新迭代，得到交易网络异常节点识别模型；单个待检测交易节点数据及其对应的入边数据和出边数据输入交易网络异常节点识别模型获得交易异常节点识别结果。
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公开(公告)号：CN118628127A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410802441.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网数字科技控股有限公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司客户服务中心 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06F16/27 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开一种电力业务电子证照溯源方法、系统、设备及介质，该方法包括：识别目标电子证照要素的电子证照编号，以及从电子证照核验部门获取专属秘钥；在每个布隆区块链单元的最后一个区块的区块头上设有布隆过滤器，通过跳跃指针在专属秘钥权限内的每个布隆过滤器内跳跃访问，若布隆过滤器内记录有电子证照编号的信息，则将该布隆区块链单元作为目标单元；对目标电子证照要素进行哈希计算获得哈希值；在目标单元内查找包含有哈希值的区块作为目标区块，在目标区块内查找包含有哈希值的父节点值，找到属于一组的三个叶子节点值；若叶子节点值与目标电子证照要素的哈希值相等且第一根节点值与第二根节点值相等，则目标电子证照要素判定为真。
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公开(公告)号：CN118469319A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410428851.X
申请日：2024-04-10
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国环境科学研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种清洁能源接入下配电网负荷预测方法及装置，所述方法包括：构建配电网负荷预测系统，所述配电网负荷预测系统包括调度中心层、配电运营商层和配电台区层；通过联邦学习算法进行模型的训练，将分层预测问题转化为分布式优化问题；采用交替方向乘子算法求解所述分布式优化问题的最优解，得到每个电网运营商的域内局部模型的参数；基于训练好的所述域内局部模型对配电网负荷进行域内局部预测。本发明提供的清洁能源接入下配电网负荷预测方法及装置，加快了模型训练达到收敛的速度，降低了联邦学习的通信开销，提高了效率。
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公开(公告)号：CN117335960A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311445872.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本发明提供一种零信任网络中基于区块链的碳数据共享访问方法及装置，用户通过终端向区块链平台发起原始访问请求；属性权威智能合约根据用户属性信息构建属性访问请求，并发送至访问控制判决智能合约；访问控制判决智能合约通过碳数据核查机制智能合约获取当前被请求访问的目标数据的碳核查任务状态信息，通过零信任智能合约对用户进行信任评估，生成综合信任值；根据用户的属性信息和综合信任值、目标数据的碳核查任务状态信息和访问策略，在零信任网络中进行访问控制判决；当通过访问控制判决时，用户获得访问控制令牌，利用私钥从区块链平台获取目标数据。本发明提供的方法适用于碳交易、碳核查等业务场景，能够有效防止数据泄露的问题。
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公开(公告)号：CN117076132A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311320639.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置，涉及机器学习领域，方法包括：根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息，确定当前迭代轮次的提交时间区间；将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器，以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数，对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度，尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景，还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率，进而能够有效提高分层联邦学习的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116992299A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311274072.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06Q40/04 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本申请提供区块链交易异常检测模型的训练方法、检测方法及装置，涉及信息处理技术领域，方法包括：采用预先训练得到的对抗生成网络生成合成区块链交易数据，并与预获取的真实区块链交易数据分别作为扩展训练集中的各个样本数据；基于扩展训练集训练自动编码器；将自动编码器作为卷积神经网络的特征提取器，并基于扩展训练集训练该卷积神经网络，以得到用于生成区块链交易数据对应的交易异常检测结果的区块链交易异常检测模型。本申请能够有效弱化区块链数据集中常存在的数据不均衡、缺乏数据特征的先验信息等问题带来的影响，能够有效提高训练得到的区块链交易异常检测模型的异常检测性能，进而能够有效提高区块链交易异常检测的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN113438016A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110714434.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司 , 北京邮电大学
Inventor： 纪元 , 孙金祥 , 常邵龙 , 李达 , 邵剑明 , 张治国 , 程大蓓 , 过烽 , 刘佳诞 , 周琦 , 叶晨 , 周玮 , 秦奕 , 刘科可 , 余沸颖 , 李双岑 , 莫静泱 , 李双龙 , 邱奇 , 晏明昊 , 强梦烨 , 贾婷
IPC: H04B10/071
Abstract: 本发明提供一种光缆身份识别方法，包括：向第一空间的多个光缆接入端口分别输入探测光信号，形成多个光纤传感通道；向第二空间的多条待识别光缆分别施加不同频率的振动信号，所述第二空间远离所述第一空间；接收多个所述待识别光缆返回的多路后向瑞利散射光信号，并转换成后向瑞利散射电信号；采集并解析多个所述后向瑞利散射电信号，得到每个所述光纤传感通道对应的振动频率；根据所述振动频率与所述振动信号的对应关系，确定出每个所述光纤传感通道与所述第二空间的所述待识别光缆的匹配关系。本方法能够实现快速识别及定位光缆。
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公开(公告)号：CN102082668B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201010576336.4
申请日：2010-12-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种消息完整性认证方法。本方法为1)消息发送者产生初始链接值和保密的认证密钥；2)发送者把认证密钥、初始链接值和消息输入散列方法，输出消息认证码，该散列方法采用一维耦合混沌映射系统，输入消息与扩展子密钥作为混沌系统的参数，通过混沌系统有限次的迭代操作，可以使消息和密钥达到足够的混乱与扩散，产生随机分布、不重复的散列值(认证码)；3)发送者把初始链接值、认证密钥、消息和认证码发给消息接收者；4)接收者把认证密钥、初始链接值和消息输入散列方法中，生成消息认证码；5)接收者根据步骤4)所生成的认证码和接收到的认证码进行消息完整性认证，如果两者一致，证明接收到的消息是完整的。该方法具有强的安全性和易于软件实现的特性。
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公开(公告)号：CN119854361A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411454511.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/56 , H04L41/147 , H04L67/12 , H04L67/1095 , H04L67/60 , H04L9/00
Abstract: 本发明提供一种物联网区块链分片方法及装置，通过预设机制选择节点纳入物联网区块链网络后，基于个节点的计算能力和信用信誉筛选策略委员会以监督执行交易控制和区块链分片。利用深度强化学习DRL行为者网络基于环境状态执行对分片动作的选择，针对事务交易和区块链分片分别建立两个状态空间及其对应的动作空间，构建双重深度强化学习模型，同时引入第一目标网络对第一评估网络预测的第一目标值进行稳定，引入第二目标网络对第二估计网络预测的第二目标值进行稳定，对事务交易和区块链分片同步进行调控，以适应网络环境的动态变化实现高效地网络分片。
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公开(公告)号：CN119539140A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411403789.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM和自注意力的碳排放预测方法和系统，预测模型训练方法为：获取训练样本集，将训练样本输入初始碳排放预测模型，该模型包括长短时记忆层、自注意力层和线性层。利用长短时记忆层提取并输出每个影响因素对应的有效关键信息，将每个影响因素对应的有效关键信息输入至自注意力层，输出每个影响因素与其自身之外其他影响因素之间的关联信息。将每个影响因素对应的关联信息进行整合并输入线性层，输出碳排放预测结果。基于预测结果与真实标签的差距构建损失函数，最小化损失以更新模型参数直至达到预设训练轮数，获得训练后的碳排放预测模型。本发明综合考虑多种因素，捕捉数据序列的长期依赖关系，实现更准确的碳排放预测。
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