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公开(公告)号：CN116306914A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310143694.3
申请日：2023-02-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F18/2135 , H04L9/00
Abstract: 基于主成分分析多偏置交互的纵向联邦学习优化方法、电子设备及存储介质，属于隐私计算技术领域。为了在数据集容量较小的情况下提高纵向联邦神经网络模型的效率。本发明训练参与各方包括训练发起方、训练协助方，将训练发起方的数据、训练协助方的数据进行前向传播方法训练，得到前向传播方法的训练结果；将前向传播方法的训练结果进行反向传播方法训练，训练协助方和训练发起方分别进行模型参数的更新，完成一轮的训练；重复训练直至训练结果达到精度要求或者停止条件，完成基于多偏置交互的纵向联邦场景神经网络训练。本发明利用了主成分分析数据降维方法，使得特征的过滤功能得到多方数据信息的指导，结果更具说服力。
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公开(公告)号：CN114679606B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210354186.5
申请日：2022-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Inventor： 余翔湛 , 刘立坤 , 史建焘 , 李精卫 , 葛蒙蒙 , 张晓慧 , 苗钧重 , 刘凡 , 韦贤葵 , 石开宇 , 王久金 , 冯帅 , 赵跃 , 宋赟祖 , 郭明昊 , 车佳臻
IPC: H04N21/234 , H04N21/44 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明提出一种基于Burst特征的视频流量识别方法、系统、电子设备及存储介质，属于日志异常检测技术领域。包括以下步骤：步骤一、捕获视频流量，对视频流量进行预处理；步骤二、获取经过预处理视频流量的Burst特征和Burst序列对应的时序特征；步骤三、将Burst特征和时序特征提取后的数据作为单个视频的指纹，对数据进行分类从而识别视频流量。本发明主要针对于基于DASH协议构建的视频平台传输的视频流进行视频识别，通过每个视频独有的Burst特征进行二次特征提取，分析Brst序列中的时序特征。并创建LightGBM模型对单个视频的时序特征进行识别。解决了无法细粒度的对视频流量进行识别的技术问题。
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公开(公告)号：CN113656073B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110947992.9
申请日：2021-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种大模式集下基于并行调度模式重组方法、计算机及存储介质，属于人工智能技术领域具体包括，首先，对模式集划分为模式子集，选取最优划分模式子集作为结果；其次，利用优化的遗传退火算法将模式子集调度到多核中；再其次，对模式子集进行评估，判断是否需要对运行时间长的子集进行二次重组，最后，根据评估结果，对不满足评估条件的模式子集进行模式重组。本发明能够适应长度分布不同的多种模式集特征，细粒度地对模式集划分、调度、评估与重组。解决现有技术中存在的检测预定义模式集运行时间长的技术问题。实现了检测预定义模式集运行时间短的效果。
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公开(公告)号：CN111083201B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201911169997.2
申请日：2019-11-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L67/1029 , H04L67/1008 , G06F1/329
Abstract: 一种工业物联网中针对数据驱动制造服务的节能资源分配方法，属于工业物联网优化技术。本发明为了实现对分配后的任进行实时监控调整，降低系统资源消耗，确保由云制造服务提供商交付SLA的同时降低主机能耗和冷却成本。检测CPU利用率；确定待迁移出服务，SU‑hosts上的所有D2M服务以及从SO‑hosts中选择的D2M服务；搜索合适的主机为确定移出的D2M服务分配资源，利用能源和热感知资源分配方案找到适合D2M服务迁移的主机，进行服务迁移以减少能源消耗。本发明考虑了资源分配的节能消耗，并对任务分配后进行实时监控调整，降低了系统资源消耗，确保由云制造服务提供商交付SLA的同时降低主机能耗和冷却成本。
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公开(公告)号：CN108958886B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810708740.9
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F9/455 , G06F9/50 , G06F9/54 , G06F9/4401
Abstract: 一种基于网络流的虚拟机快速部署系统及方法，涉及虚拟机部署领域。本发明为了解决传统虚拟化技术存在耗时长、会产生大量的随机I/O请求的问题。本发明的方法中，在部署开始，计算节点i从其他计算节点挂载镜像，并启动镜像传输，优先传输Boot Cache数据，再传输镜像中其他部分数据；创建虚拟机实例和对应的镜像读写层，将镜像读写层链接到镜像，启动虚拟实例；镜像对虚拟机实例只读，多个虚拟机实例共享同一个镜像实体，虚拟机写入的数据保存在对应的镜像读写层中；虚拟机启动过程和镜像传输过程同步进行；当镜像传输完成之后，计算节点i向控制节点注册镜像缓存服务，为其他计算节点提供缓存服务。本发明用于虚拟机部署。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114119307A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111465889.7
申请日：2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种智能云外语多媒体基于考核结果制定学习计划的方法、计算机及存储介质，属于云教学技术领域。首先，学生在考试开始提示后进行考试；其次，教学应用层将学生考试时的发音、形体以及文字答卷以及正确答案传输到数据交互层进行存储；再次，通过人工智能模块将学生多媒体答卷的音频音轨和视频口唇影像以及形体与正确答案进行比较给出评判结果，并将评判结果传输至数据交互层进行存储；再次，教师总结学生知识盲点，并记录在数据交互层；最后，按照该等级学生的学习遗忘大数据提供联系频率和联系内容，根据学生群历史数据选出实时更新教师教案和考试节点。
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公开(公告)号：CN113033174A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110308566.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/194 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提出了一种基于输出型相似门的案件罪名判定方法，涉及一种数据处理，尤其涉及一种基于输出型相似门的案件罪名判定方法。本发明具体由两部分组成，即前向传播过程和反向传播过程；前向传播过程包含构建输出相似门神经网络模型，根据与当前案件相似的案件在神经网络中的输出结果，将相似信息传输到最终的神经网络输出层；在神经网络中获取相似信息案件和网络输出的计算；反向传播过程是对输出型相似门的参数进行优化，包含神经网络模型中误差项的计算；构建输出型相似门，并利用其在神经网络的输出层捕捉案件间的相似信息，为案件罪名判定提供数据支撑，解决了现有技术中存在的罪名判定准确率低的技术问题，显著提高案件罪名判定准确率。
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公开(公告)号：CN108920280B
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN201810774690.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种单用户场景下的移动边缘计算任务卸载方法，涉及移动计算系统的处理技术领域。本发明为了降低移动设备的反应时延和能耗。单用户场景任务卸载模型构建，包括系统整体模型的构建以及各个部分模型的构建，各个部分模型的构建包括：任务队列模型、本地计算模型、云端计算模型以及计算任务负载模型；任务卸载策略：以系统整体负载K最小化为目标给出任务卸载方案：基于二进制粒子群算法给出所有的任务在本地CPU执行或在MEC服务器上执行；然后再对应执行本地执行负载最优调度策略、基于流水线调度的MEC服务器执行负载最优调度策略。经验证，本发明给出的单用户场景下的任务卸载方法，降低了移动设备的反应时延和能耗。
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公开(公告)号：CN112804251A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110136774.7
申请日：2021-02-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于userId的Android应用流量过滤方法与系统，属于网络安全技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一、从Android设备中读取指定应用的userId；步骤二、使用iptables给指定userId打上流标签；步骤三、编写iptables规则，将带有所述流标签的userId的INPUT、OUTPUT数据包放入NFLOG消息池中，并为所述NFLOG消息池指定一个标号；步骤四、从所述NFLOG消息池中获取目标userId对应的纯净流量集。本发明解决了应用流量混杂在一个网络中导致应用网络流量无法进行准确分析的问题。
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公开(公告)号：CN108880900B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201810712042.6
申请日：2018-07-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种面向网安试验的虚拟网络映射方法，本发明涉及面向网安试验的虚拟网络映射方法。本发明为了解决现有技术进行千级以上节点数的映射时，收益开销比低的问题。本发明包括：一：对虚拟网络拓扑图进行粗化处理，得到粗化后的虚拟网络拓扑图；二：得到被划分为K个部分的虚拟网络拓扑图；三：得到K个节点的虚拟网络拓扑图；四：对物理网络拓扑图和K个节点的虚拟网络拓扑图分别进行节点排序；五：进行物理网络节点和虚拟网络节点映射；六：根据物理网络节点和虚拟网络节点映射的关系，将虚拟链路映射到物理链路中，若链路映射失败，则重新执行步骤一至步骤五，进行下一个虚拟网络拓扑图链路映射。本发明用于虚拟网络映射领域。
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