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公开(公告)号：CN106454958A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610945275.1
申请日：2016-11-02
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W28/20 , H04L67/10 , H04W72/0473
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络资源分配方法及装置，应用于基于微云端的移动云计算网络系统，方法包括：根据云服务提供商、微云端及用户端三者之间的资源供求关系，建立用户端效用函数、微云端效用函数及云服务提供商效用函数；基于用户端效用函数、微云端效用函数、云服务提供商效用函数，建立三阶段斯坦伯克博弈模型；根据三阶段斯坦伯克博弈模型，获得用户端的最佳带宽和最佳传输功率、微云端的最佳计算资源数量以及云服务商端的最佳计算资源价格；根据最佳带宽及所述最佳传输功率，为用户端分配传输功率和带宽资源，根据最佳计算资源数量及所述最佳计算资源价格，为用户端分配计算资源。应用本发明实施例，最大化了网络性能。
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公开(公告)号：CN119854361A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411454511.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L67/56 , H04L41/147 , H04L67/12 , H04L67/1095 , H04L67/60 , H04L9/00
Abstract: 本发明提供一种物联网区块链分片方法及装置，通过预设机制选择节点纳入物联网区块链网络后，基于个节点的计算能力和信用信誉筛选策略委员会以监督执行交易控制和区块链分片。利用深度强化学习DRL行为者网络基于环境状态执行对分片动作的选择，针对事务交易和区块链分片分别建立两个状态空间及其对应的动作空间，构建双重深度强化学习模型，同时引入第一目标网络对第一评估网络预测的第一目标值进行稳定，引入第二目标网络对第二估计网络预测的第二目标值进行稳定，对事务交易和区块链分片同步进行调控，以适应网络环境的动态变化实现高效地网络分片。
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公开(公告)号：CN119539140A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411403789.5
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM和自注意力的碳排放预测方法和系统，预测模型训练方法为：获取训练样本集，将训练样本输入初始碳排放预测模型，该模型包括长短时记忆层、自注意力层和线性层。利用长短时记忆层提取并输出每个影响因素对应的有效关键信息，将每个影响因素对应的有效关键信息输入至自注意力层，输出每个影响因素与其自身之外其他影响因素之间的关联信息。将每个影响因素对应的关联信息进行整合并输入线性层，输出碳排放预测结果。基于预测结果与真实标签的差距构建损失函数，最小化损失以更新模型参数直至达到预设训练轮数，获得训练后的碳排放预测模型。本发明综合考虑多种因素，捕捉数据序列的长期依赖关系，实现更准确的碳排放预测。
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公开(公告)号：CN119230103A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411122942.7
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请提供基于手写识别的阿尔茨海默病风险预警方法、装置及系统，涉及健康信息处理技术领域，方法包括：在评测者手持蓝牙笔填纸质的诊断量表的过程中，自蓝牙笔实时接收手写识别数据；根据手写识别数据计算被测者的诊断量表分值并确定被测者的第一阿尔茨海默病患病风险等级；采用阿尔茨海默病风险预测模型确定被测者的第二阿尔茨海默病患病风险等级，并获取被测者的阿尔茨海默病风险预警结果数据。本申请能够适用于如老年人等不便使用电子量表的被测人群，并能够保证纸质量表数据处理的效率和自动化程度，能够有效提高阿尔茨海默病风险预警的准确性及可靠性，进而能够更好地实现针对被测者的阿尔茨海默病的辅助诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118353677A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410493622.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的联盟链分布式拒绝服务攻击实时检测方法及系统，联盟链包括参与联邦学习的包含多个训练层节点和多个监控层节点的多个节点，每个节点被交替用作训练层节点和监控层节点，方法包括：在节点被用作训练层节点时，将DDoS攻击网络流量数据形成数据集，根据数据集对本地攻击检测局部模型进行训练，获得更新的局部模型参数和检测准确率并发送给云端聚合器，使云端聚合器根据多个更新的检测准确率确定对应的多个权重系数并对多个更新的局部模型参数聚合来获得更新全局模型参数并发送给联盟链；在节点被用作监控层节点时，从联盟链获取更新全局模型参数并更新本地模型来实时监控DDoS攻击，实时采集DDoS攻击网络流量数据以更新数据集。
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公开(公告)号：CN117335960B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311445872.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本发明提供一种零信任网络中基于区块链的碳数据共享访问方法及装置，用户通过终端向区块链平台发起原始访问请求；属性权威智能合约根据用户属性信息构建属性访问请求，并发送至访问控制判决智能合约；访问控制判决智能合约通过碳数据核查机制智能合约获取当前被请求访问的目标数据的碳核查任务状态信息，通过零信任智能合约对用户进行信任评估，生成综合信任值；根据用户的属性信息和综合信任值、目标数据的碳核查任务状态信息和访问策略，在零信任网络中进行访问控制判决；当通过访问控制判决时，用户获得访问控制令牌，利用私钥从区块链平台获取目标数据。本发明提供的方法适用于碳交易、碳核查等业务场景，能够有效防止数据泄露的问题。
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公开(公告)号：CN115116475B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202210663429.3
申请日：2022-06-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于时延神经网络的语音抑郁症自动检测方法和装置，所述方法的步骤包括，获取初始语音信号，将所述初始语音信号划分为多个语音段，每个语音段包括至少一个语音帧，分别计算所述初始语音信号中每一个语音段的短时能量与短时过零率；基于短时能量和短时过零率得到有效语音片段；对每个有效语音片段进行预加重处理，对预加重处理后的有效语音片段基于时间进行分帧，得到多个帧片段，计算每个帧片段对应的梅尔频率倒谱系数；将梅尔频率倒谱系数输入预设的时延神经网络模型中，采用层次残差卷积以及压缩激励机制提取帧级特征，基于注意力机制的统计池化合并帧级特征并经过分类模型得到概率参数；最后投票集成得到预测结果。
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公开(公告)号：CN117372440A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311681795.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T7/00 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/245 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本申请提供阿尔茨海默病风险预警模型训练方法、预警方法及设备，方法包括：根据历史被测对象的多模态磁共振影像对应的多个层级的脑网络特征，构建多个用于存储各个历史被测对象各自对应的样本数据与阿尔茨海默病风险等级标签之间的对应关系的数据集，采用不同的数据集分别一对一训练各个单模态风险预测模型；基于各个单模态风险预测模型分别输出的单模态阿尔茨海默病风险等级数据训练线性回归模型，得到用于输出被测对象的阿尔茨海默病风险预警结果数据的阿尔茨海默病风险预警模型。本申请能够充分捕获多模态磁共振成像所反应的特异和互补的信息，能够更加全面地刻画大脑的全局变化，并能够提高阿尔茨海默病风险评估结果的准确性及可靠性。
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公开(公告)号：CN117076132B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311320639.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置，涉及机器学习领域，方法包括：根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息，确定当前迭代轮次的提交时间区间；将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器，以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数，对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度，尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景，还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率，进而能够有
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