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公开(公告)号：CN110620767B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910869647.0
申请日：2019-09-16
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IMS核心网的办公软件快速拨号方法及系统，方法包括以下过程：获取并绑定用户A的座机号码；获取被叫用户B的号码；响应于呼叫被叫用户B的请求，首先通过IMS的媒体网关控制MGCF网元向用户A的座机号码发起呼叫，等待用户A摘机；用户A摘机后，通过IMS的媒体网关控制MGCF网元以用户A的座机号码作为主叫号码向被叫用户B号码发起呼叫，等待用户B摘机；被叫用户B摘机后，用户A和被叫用户B通话接通。本发明方法省去了传统的摘机拨号的过程，可以直接快速的拨打电话。
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公开(公告)号：CN107949025B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201711064727.6
申请日：2017-11-02
Applicant: 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于非合作博弈的网络选择方法，以适应网络资源和接入用户数不断变化的动态网络选择问题。方法包括以下步骤：建立以系统吞吐量最大化为目标的非合作博弈模型；将非合作博弈模型转化为普通势博弈模型，此势博弈模型中势函数定义为所有用户的加权干扰总和的负值；将求解吞吐量最大的网络选择问题转化为求解加权干扰总和最小的网络选择问题；采用分布式学习算法求解势博弈模型的纳什均衡，获得的解即为最佳的接入网络选择方案。本发明能最大化系统吞吐量，且采用学习算法能有效降低计算复杂度，本发明方法得到的收敛解的系统吞吐量接近系统最优吞吐量。
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公开(公告)号：CN110519347A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910752494.1
申请日：2019-08-15
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L29/08 , H04L12/24 , H04L12/803
Abstract: 本发明公开了一种异构多应用服务器系统的负载均衡方法，包括构建内含权重矩阵的系统模型；其中，权重矩阵中的元素为某项服务触发某一AS的条件概率；根据系统模型求解权重矩阵；基于权重矩阵执行服务触发。同时公开了相应的系统。本发明通过系统模型求解权重矩阵，权重矩阵中的元素为服务触发AS的条件概率，基于权重矩阵执行服务触发，实现了系统的负载均衡。
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公开(公告)号：CN106972974A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710253277.9
申请日：2017-04-18
Applicant: 南京南瑞集团公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
CPC classification number: H04L41/28 , H04L63/08 , H04L63/168 , H04L67/02 , H04L67/32
Abstract: 本发明提供了一种电力LTE无线终端的Web网管系统及其终端认证方法，Web网管系统，包括Web服务器，Web服务器包括终端身份认证模块和CGI接口程序模块；Web服务器通过终端身份认证模块对CPE终端进行终端身份认证，以使得CPE终端可接入电力LTE无线专网。Web服务器存储有由SSL工具生成的私钥和证书，用户通过客户端Web浏览器，利用基于SSL协议的HTTPS方式访问Web服务器的HTML静态网页，进而触发CGI接口程序模块执行与相应的功能单元程序。本发明利用通用网关接口（CGI）和安全套接层（SSL）搭建安全的嵌入式Web服务器，在电力LTE‑1.8GHz无线CPE终端上实现了终端信息查询和终端参数配置功能，对电力业务设备具有更好的适配性，应用前景较好。
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公开(公告)号：CN119782914A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510277176.X
申请日：2025-03-10
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司
Inventor： 刘嘉华 , 都俊超 , 陈玉慧 , 蒋元晨 , 郝玉国 , 刘超 , 犹锋 , 范鹏展 , 刘金锁 , 李盛盛 , 彭启伟 , 王天宇 , 李岩 , 帅伟 , 师惠忠 , 吴佳敏 , 韩斌 , 谢云云 , 张伟 , 郑玉 , 马明宇 , 叶楠 , 王文兰 , 郝小龙 , 杨成玥 , 李峰辉 , 李燕平 , 曹岑
IPC: G06F18/241 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06F18/214 , G01W1/10 , G01W1/14
Abstract: 本申请提供一种基于大数据的区域降水量预测方法，属于数据处理技术，基于大数据获取多个目标降水传感器在历年的多个第一历史平均降水指数，然后建立具有第一历史平均降水指数与第二历史平均降水指数相关性的神经网络模型，并将在监测时获取到的数据导入该模型，根据监测数据与历史平均数据的差异情况，选择性的升高或降低在输入神经网络模型时的权重，得到最终的预测结果。本申请提出的一种基于大数据的区域降水量预测方法，通过神经网络模型对区域降水进行预测，在将数据输入神经网络模型时，先对数据可信程度进行判断，与历史平均数据差异较大则可信度较低，根据数据的可信程度设置对应的高低权重并输入神经网络模型，使得最后的结果更精确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118296519A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410205625.5
申请日：2024-02-23
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 廖俊轩 , 李静 , 王路航 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张晶 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 施健
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于动态图神经网络的信息物理系统时间序列异常检测方法和装置，包括：采用解耦图注意力提取并分离信息物理系统时间序列的动、静态特征；使用特征重构模块将分离的静态特征转化为图的拓扑结构，动态特征转化为拓扑结构上的动态信息，使特征重构为动态图形式；利用基于趋势特征提取的预测器，结合动态图和原序列中趋势特征，实现对序列未来值的预测；利用训练好的模型预测测试数据，以预测数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对信息物理系统中异常的检测。本发明充分考虑了动、静态特征的发展变化与动、静态特征之间的相互作用，提升了复杂时空特征的建模能力，提升了异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116760742B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC: H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
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公开(公告)号：CN117540333A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311078583.5
申请日：2023-08-24
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨松林 , 李静 , 钱李烽 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于时空信息融合的多传感器数据异常检测方法，包括：采用多尺度卷积注意力对多传感器时序数据进行时空特征提取；使用交叉注意力关联互补特征的特征矩阵以对多传感器时序数据的时空信息进行深度融合；利用通道注意力从传感器角度聚合特征，通过全连接层为特征构建注意力权重，进一步增强时空信息的融合效果；利用训练好的模型重构测试数据，以重构数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对多传感器数据异常的检测。本发明充分考虑了时间和空间信息之间的相互作用，实现了跨特征交互的时空融合，提升了传感器数据异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN116760742A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310749445.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 胡游君 , 刘金锁 , 邱玉祥 , 刘军 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 顾亚林 , 李马峰 , 张俊杰 , 邱文元 , 施健 , 刘皓 , 谢伟 , 唐跃中 , 张王俊 , 卢士达 , 张露维 , 冯天波 , 何旭东 , 卲佳炜 , 王虹岚 , 时宽治 , 李静 , 羊麟威
IPC: H04L43/0823 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H04L43/0888
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段时空融合的网络流量深度异常检测方法及系统，首先使用图注意力网络和门控时间卷积网络分别提取网络流量的时空特征，然后采用双仿射模块对时空特征进行深度融合，并提出了多阶段逐层传播机制来增强模型对原始数据的特征提取，提高模型的异常识别能力，再通过对自编码器采用对抗训练的方式来放大异常的重构误差，增加了双解码器对异常样本的区分能力。本发明有效的提高了模型的泛化能力和拟合能力，同时对中间潜变量特征表示运用K‑means算法进行特征聚类，将特征与簇心的最大距离作为判断异常的标准之一，有效的减少了模型的虚警率。
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公开(公告)号：CN115688032A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211330285.6
申请日：2022-10-27
Applicant: 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/27 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的台风灾害下电网风险预警方法及系统，对台风灾害下电网风险预警数据集中的数据进行时间维度和空间维度的网格划分，将不同类型的数据根据网格划分进行匹配，得到每个网格的电网、地理和气象数据；分析每个网格电网元件脆弱性，建立每个网格内元件的脆弱性曲线，并根据脆弱性曲线计算科普兰德得分，将科普兰德得分结合网格化数据建立网格化风险预警数据集；对基于回归决策树的电网风险预警模型进行训练；向训练好的电网风险预警模型中输入台风预报数据，得到电网故障预测数量，实现电网风险预警。本发明能够准确预测台风灾害下电网设备故障数量，有效提升电网对台风灾害的应对能力，减少经济损失。
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