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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：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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Patent Agency Ranking
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：CN116916368A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310562622.2
申请日：2023-05-18
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
Abstract: 本申请公开一种小区分类方法、装置、设备及可读存储介质，涉及无线网技术领域，该方法包括：根据动态蜂窝网络的与不同时间步相关的数据集、动态蜂窝网络针对不同时间步的拓扑图，自适应获取动态蜂窝网络的各小区在相应时间步的空间特征；其中，不同时间步包括相邻的第一时间步和第二时间步，且第一时间步位于第二时间步之前；根据各小区在第一时间步的空间特征、各小区在第二时间步的空间特征和第一小区的原始标签，进行相似特征迁移，获得第二小区的类别；其中，第一小区为动态蜂窝网络在第一时间步已存在的小区，第二小区为动态蜂窝网络在第二时间步增加的小区。本申请的方案提升了小区分类的准确性。
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公开(公告)号：CN114584476A
公开(公告)日：2022-06-03
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：CN114863411A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210453101.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种车牌识别方法及装置，该方法包括：将预定时间段内拍摄的至少包含有一辆车的视频流数据输入到离线车辆跟踪网络模型，获取各车辆轨迹图像序列；将车辆轨迹图像序列输入到深度学习车牌检测网络，提取到与该车辆轨迹图像序列相对应的车牌图像序列；根据图像面积、平均梯度和质量分数，对该车辆车牌图像序列中的每一车牌图像进行排序，得到该车辆的最优车牌图像；将所述最优车牌图像输入到LPRNet字符识别网络模型，得到该车辆的车牌号码。采用本发明能够对所有视频流数据进行分析，使得车牌能够被准确识别。
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公开(公告)号：CN2622721Y
公开(公告)日：2004-06-30
申请号：CN03236783.X
申请日：2003-01-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本实用新型公开了一种保证波长稳定性的光纤光栅，包含光纤光栅本体和封装装置，所述的封装装置包括用负温度膨胀系数材料制作的封装衬底；该封装衬底表面开有槽，被拉紧的光纤光栅本体固定在该槽中。本实用新型的这种保证波长稳定性的光纤光栅，是用负温度膨胀系数材料的热缩冷胀特性来补偿光纤光栅的热胀冷缩，本实用新型为无源器件，可补偿的温度范围较大，结构简单，稳定性好，便于控制，且易于加工，成本低廉，便于批量生产和运输。
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