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公开(公告)号：CN115985496A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211634726.1
申请日：2022-12-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提出了一种基于联邦学习的可解释性疾病风险预测方法及装置，涉及疾病风险预测领域，包括：从中心服务器向客户端发送统计请求；在客户端收到所述统计请求后，统计本地数据集中的所述第一患者子人群信息，并将所述第一患者子人群信息发送至所述中心服务器；汇总第一患者子人群信息以确定第二患者子人群信息，根据第二患者子人群信息确定子人群特征和不良事件风险信息，并发送至客户端进行本地训练，构建可解释性疾病风险预测模型，实现对患者的疾病风险预测。本申请通过构建可解释性疾病风险预测模型，进行横向联邦学习技术创新，实现患者的疾病风险预测，解决了数据非独立同分布和数据错误及恶意攻击造成的模型性能损失和患者隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN111314123B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010079874.6
申请日：2020-02-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L41/0833 , H04L41/0823 , H04L41/5003 , H04L67/10 , H04L67/101 , H04L67/1008 , H04L67/12 , H04W24/02 , H04W28/24 , G06N3/12 , H04B7/185 , H04W84/06
Abstract: 本申请公开了一种面向时延和能耗的电力物联网工作负载分配方法，包括：构建基于边缘计算的电力物联网工作负载分配模型；基于构建的电力物联网工作负载分配模型，以无人机终端UE的时延和能耗作为共同优化目标，建立电力物联网工作负载分配的多目标优化函数；通过改进MOEA/D算法求解建立的多目标优化函数。本申请提出了基于改进MOEA/D算法的工作负载分配方法，提高了算法寻找最优解的能力；邻域更新策略中使用最大适应度增量更新邻域中的不良个体，使优秀个体存活的时间延长，最终结果更接近最优工作负载分配方式，相同时延指标下的能耗更小，相同能耗指标下的时延更小。
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公开(公告)号：CN111694636B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202010392704.3
申请日：2020-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种面向边缘网络负载均衡的电力物联网容器迁移方法，包括建立边缘网络的容器信息向量和容器部署矩阵；对边缘网络进行负载均衡检测，得到过载边缘节点列表；考虑资源利用均衡度、剩余资源均衡度、网络传输延迟以及容器迁移停机时间，建立负载均衡联合迁移代价的容器迁移模型；基于改进蚁群系统算法，根据容器部署矩阵、过载边缘节点列表和容器迁移模型，进行容器迁移。本申请可有效解决边缘节点资源有限、边缘网络明显不均衡的业务请求时空分布导致边缘节点间业务繁忙程度差异化明显等问题。
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公开(公告)号：CN114372566A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210277845.X
申请日：2022-03-21
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本说明书实施例公开了图数据的增广、图神经网络训练方法、装置以及设备。增广方案包括：所述图数据包括多个节点以及节点之间的边；确定所述图数据中的指定节点以及所述指定节点的邻居节点；在所述邻居节点中选择部分节点，作为待增广节点；在所述图数据中的所述待增广节点对应的路径上，选择与所述待增广节点的距离小于预设阈值的节点，作为目标节点；将所述待增广节点与所述指定节点之间的边删除，并在所述目标节点与所述指定节点之间生成新的边，以生成增广图数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110570075B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910651989.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电力业务边缘计算任务分配方法及装置，该方法包括：获取非抢占式任务队列信息和边缘节点信息，确定所述非抢占式任务队列信息对应的非抢占式初始粒子位置矩阵和非抢占式初始粒子速度矩阵；通过混合优先级任务排队算法对每个边缘节点信息上的非抢占式任务队列信息进行排列，得到每个边缘节点信息的排列结果信息；通过改进的离散粒子群算法对非抢占式初始粒子位置矩阵、非抢占式初始粒子速度矩阵和排列结果信息进行循环迭代求解，确定最优任务分配向量和最小平均时延信息，通过分开处理进行抢占式调度与非抢占式调度的两种任务，并根据混合优先级任务排队算法和改进的离散粒子群算法得到高效的分配策略。
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公开(公告)号：CN112073379A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010806877.5
申请日：2020-08-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 , 北京邮电大学
Abstract: 一种基于边缘计算的轻量级物联网安全密钥协商方法，包括以下步骤：步骤1，由云端服务器对边缘网关进行双向的认证，对该边缘网关进行授权，边缘网关获得对终端设备的认证密钥协商权限；步骤2，边缘网关负责边缘网关局域网内物联网设备的安全认证和管理；步骤3，终端设备与边缘网关进行双向认证和密钥协商，终端设备与边缘网关构建起安全信道对后续传输数据进行加密保护，并统一向边缘网关进行传输；步骤4，边缘网关会对终端设备传输过来的数据进行初步的处理；步骤5，在之后的流程中，云端服务器会与边缘网关服务器一起对设备数据进行传输和处理。本发明实现了轻量、安全的物联网认证密钥协商，保证物联网网络数据传输安全性。
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公开(公告)号：CN111314123A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010079874.6
申请日：2020-02-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 , 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种面向时延和能耗的电力物联网工作负载分配方法，包括：构建基于边缘计算的电力物联网工作负载分配模型；基于构建的电力物联网工作负载分配模型，以无人机终端UE的时延和能耗作为共同优化目标，建立电力物联网工作负载分配的多目标优化函数；通过改进MOEA/D算法求解建立的多目标优化函数。本申请提出了基于改进MOEA/D算法的工作负载分配方法，提高了算法寻找最优解的能力；邻域更新策略中使用最大适应度增量更新邻域中的不良个体，使优秀个体存活的时间延长，最终结果更接近最优工作负载分配方式，相同时延指标下的能耗更小，相同能耗指标下的时延更小。
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公开(公告)号：CN114707644A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210440602.3
申请日：2022-04-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本说明书实施例提供一种图神经网络的训练方法，涉及基于用户关系图谱对图神经网络进行多轮次迭代更新，其中任一轮次包括：利用当前图神经网络对所述用户关系图谱进行处理，得到与该用户关系图谱中多个用户节点对应的多个分类预测向量；基于所述多个分类预测向量，为所述多个用户节点中第一数量的未标注节点分配对应的伪分类标签；针对所述第一数量的未标注节点中的各个未标注节点，确定利用其训练所述当前图神经网络而产生的信息增益；根据与所述多个用户节点中各个标注节点对应的分类预测向量和真实分类标签，以及与所述各个未标注节点对应的分类预测向量、伪分类标签和信息增益，更新所述当前图神经网络中的模型参数。
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公开(公告)号：CN110570075A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910651989.5
申请日：2019-07-18
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司南京市高淳区供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电力业务边缘计算任务分配方法及装置，该方法包括：获取非抢占式任务队列信息和边缘节点信息，确定所述非抢占式任务队列信息对应的非抢占式初始粒子位置矩阵和非抢占式初始粒子速度矩阵；通过混合优先级任务排队算法对每个边缘节点信息上的非抢占式任务队列信息进行排列，得到每个边缘节点信息的排列结果信息；通过改进的离散粒子群算法对非抢占式初始粒子位置矩阵、非抢占式初始粒子速度矩阵和排列结果信息进行循环迭代求解，确定最优任务分配向量和最小平均时延信息，通过分开处理进行抢占式调度与非抢占式调度的两种任务，并根据混合优先级任务排队算法和改进的离散粒子群算法得到高效的分配策略。
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