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公开(公告)号：CN114021713B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111327926.8
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经元级别迁移学习的光路传输质量估计方法，能够在少量训练样本下得到准确度更高的QoT估计模型，进一步提升网络资源利用率。本发明基于神经元重要性搜索迁移模型结构，得到较为优性的迁移模型结构，有效完成源域知识向目标域知识的迁移任务，可以克服光网络部署初期收集网络参数数据样本较少而难以实现准确QoT估计的问题，是一种可以适应未来光网络有效部署，提升网络资源利用率的优性光路QoT估计机制。
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公开(公告)号：CN113627621B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202110929778.0
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/20 , G06F18/27 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向光网络传输质量回归估计的主动学习方法，基于预测不确定性感知构建信息量估计模型，通过预测模型对特定配置参数对应GSNR估计值的概率分布，计算信息熵以筛选信息量更大，更具代表性的样本，迭代地选择对GSNR的精确估计最有价值的样本扩展数据集，以尽可能少的样本表征更全面的数据集信息，提高模型的泛化性能。本发明的方法在可监测GSNR实例的光路数量受限的条件下，可以用尽可能少的训练样本实现更精确的QoT估计，有效提升了小样本条件下QoT估计模型的预测精度，降低了达到目标性能所需的光路实例，有效减少了光网络资源的浪费。
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公开(公告)号：CN117354166A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311246158.2
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开提供一种基于三维辅助图的网络服务功能链部署方法及相关设备，包括：获取服务功能链的网络链路信息；基于所述网络链路信息确定所述服务功能链的三维辅助图；确定所述三维辅助图的边权重，并基于所述边权重确定所述服务功能链的目标路径；基于所述目标路径对所述服务功能链进行部署。本公开中，首先获取了服务功能链的链路信息，然后基于链路信息对服务功能链进行了建模进而生成了服务功能链的三维辅助图，之后计算了三维辅助图中不同类型边的边权重，进而基于边权重确定了服务功能链的目标路径，最后基于目标路径对服务功能链进行了部署。
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公开(公告)号：CN113627541B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110929197.7
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/073 , G06F18/2113 , G06N3/096 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于样本迁移筛选的光路传输质量预测方法，利用目标域的未标记样本对源域样本进行筛选，包括以下步骤：S1、筛选源域数据：采用孤立森林算法完成样本分类得到相似样本；S2、训练预训练模型：将得到的相似样本对人工神经网络进行训练，得到预训练模型；S3、微调预训练模型：迁移预训练模型中的一层或几层，将其加入到新的神经网络中，并冻结其参数；利用来自于目标域的少量样本对新的神经网络进行训练，最终得到适用于目标域的QoT预测模型。本发明融合了机器学习中的孤立森林算法，在目标网络可供训练的样本数量较少的情况下，有效提升了迁移学习QoT估计方法的精度，从而降低了所需部署的网络余量，是一种新颖的迁移学习QoT估计方案。
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公开(公告)号：CN110933000B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201911024064.4
申请日：2019-10-25
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L47/41 , H04L47/80 , H04L45/125
Abstract: 本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种分布式数据多阶段聚合方法、设备、服务器和存储介质，用以解决任务响应效率有待提升的技术问题。该方法基于当前光网络的多个边缘计算中心，执行多个阶段的聚合；每个阶段的聚合包括：根据当前光网络中各个边缘计算中心的资源现状，从多个边缘计算中心，确定出当前阶段对应的多个初始聚类中心节点；调整当前阶段对应的多个初始聚类中心节点，获得多个聚类中心节点；基于多个聚类中心节点，确定当前阶段对应的最优分组数；根据最优分组数对应的聚合方案，判断待处理任务所需数据是否汇聚到一个边缘计算中心，是，则结束聚合；否，则进行下一个阶段的聚合。该方法能够有效地降低任务响应时延。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114021713A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111327926.8
申请日：2021-11-10
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经元级别迁移学习的光路传输质量估计方法，能够在少量训练样本下得到准确度更高的QoT估计模型，进一步提升网络资源利用率。本发明基于神经元重要性搜索迁移模型结构，得到较为优性的迁移模型结构，有效完成源域知识向目标域知识的迁移任务，可以克服光网络部署初期收集网络参数数据样本较少而难以实现准确QoT估计的问题，是一种可以适应未来光网络有效部署，提升网络资源利用率的优性光路QoT估计机制。
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公开(公告)号：CN110932818B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201911019438.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04J14/02
Abstract: 本发明提出了一种网络波长漂移抑制方法及系统，其中，所述网络波长漂移抑制方法包括：采集网络中的激光器的包含波长的参数信息；对采集到的参数信息进行解耦以判定所述激光器的波长是否发生变化；若判定所述激光器的波长发生变化，向所述激光器发送配置信息；响应于接收到所述配置信息，所述激光器调节所述波长。本发明的网络波长漂移抑制方法能够在监控可调谐激光器工作状态的基础上，还能根据需求来对激光器波长进行控制调节。
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公开(公告)号：CN110958133A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911060334.7
申请日：2019-11-01
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种网络切片映射方法、设备、服务器和存储介质，映射方法包括：根据所述网络切片的类型，计算物理网络中的物理节点的综合评价指数；确定待映射的网络切片所需的处理能力、带宽；根据每个所述物理节点的综合评价指数，以最小开启节点数和/或最小建立波长数为目标，建立所述网络切片的映射。本申请以最小开启节点数和最小建立波长数为目标建立5G网络切片的映射过程，根据网络切片的隔离机制，提出了基于隔离的5G网络切片的映射方法，基于该映射方法，使得处理与带宽资源消耗更少。
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公开(公告)号：CN108770016B
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201810564658.3
申请日：2018-06-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种基于模板的5G端到端网络切片生成方法及装置，其中，方法包括：接收网络切片生成请求，所述切片生成请求用于生成网络切片；根据所述切片生成请求触发采用通用模板生成所述网络切片对应的抽象拓扑，所述抽象拓扑用于描述各网络功能单元之间的连接关系；通过映射策略将所述对应的抽象拓扑映射至物理拓扑中，以生成所述网络切片。该方法针对具有相同需求的同一类型业务，采用通用模板建立网络切片的抽象拓扑并通过映射方法生成网络切片，由此减少了网络切片的创建数量，优化了网络切片的映射关系，降低了网络切片的创建成本。
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