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公开(公告)号：CN117255363A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311542025.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京航空航天大学 , 中移动信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种信令数据异常检测、修复和缺失填补方法及系统，其方法包括：S1：通过简单规则对信令数据序列进行过滤，得到一阶段过滤信令数据序列；S2：将一阶段过滤信令数据序列输入深度自编码模型，得到重构后的信令数据序列；S3：将重构后的信令数据序列与一阶段过滤信令数据序列进行重构误差筛选，得到二阶段过滤信令数据序列以及二阶段缺失和异常信令数据；S4：将一阶段和二阶段缺失和异常信令数据合并后进行采样，输入训练好的深度自编码模型进行填补和修复；将一阶段和二阶段过滤信令数据序列合并后输入深度自编码模型进行重训练。本发明提供的方法能够有效检测信令数据中存在的异常数据，对缺失与异常数据进行填补与修复。
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公开(公告)号：CN115017015B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210929602.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/30 , G06F40/186
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境下程序异常行为检测方法及系统，属于边缘应用监测技术领域，本发明的方法采用向量化及日志模板匹配的方式获取与所述待测日志序列相匹配的日志模板序列向量，无需针对不同边缘应用的日志模板，而且本发明基于正常行为预测的异常判别模型进行异常识别，无需负样本，克服了样本不均衡的技术问题，本发明克服了现有方法的缺陷，实现了边缘计算环境下程序异常行为检测。
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公开(公告)号：CN112528365B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011376296.9
申请日：2020-11-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/08 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01D21/02 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种面向地下基础设施结构健康的演化趋势预测方法，包括如下步骤：步骤一、结构健康监测数据获取步骤：在地下设施部署传感器阵列，长期采集到的反映工程结构内部变化的动力响应数据，从而检测和识别地下基础设施的结构损伤和性态变化；步骤二、获取外部载荷数据，所述外部荷载是指地下基础设施所处位置的环境数据如气温、河流水位等气候和水文指标；步骤三、将历史监测时序数据与环境数据相结合，构建荷载‑时序融合预测模型；并通过全连接神经网络将时序依赖和环境依赖结合，从而实现对监测指标的未来变化趋势进行预测；步骤四、在多种边界条件下预测地下基础设施的监测指标以实现对地下基础设施安全性的覆盖测试。
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公开(公告)号：CN115017268B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210929583.0
申请日：2022-08-04
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于树结构的启发式日志抽取方法及系统，涉及日志抽取领域，该方法包括：将目标日志记录中的动态生成部分替换为通配符；对替换日志记录中的token信息增加词性信息；若匹配方式为位置匹配，则依据增强日志记录中token信息的词性信息沿日志模板抽取树进行搜索，得到每个token信息对应的日志模板；若匹配方式为相似度匹配时，则基于变长参数对增强日志记录按照内容相似度沿日志模板抽取树进行搜索，得到每个token信息对应的日志模板；采用向量计算方式，将每个token信息对应的日志模板生成日志向量，从而得到从目标日志记录中抽取的结构化日志。本发明不仅支持多种日志风格的日志抽取，能提高抽取效率。
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公开(公告)号：CN114819410B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210707677.3
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F3/0486
Abstract: 本发明涉及一种拖拽式的面向交通领域的数据预测系统，涉及交通数据预测领域，包括：视图层用于从设定多个交通场景中选择一个交通场景作为待预测交通场景；还用于基于待预测交通场景选择数据预处理算法和数据预测算法；还用于从多个数据源地址中选择一个作为待预测数据源地址；还用于显示预测结果；数据预测算法为深度学习算法；中心层用于接收待预测数据，将待预测数据输入选定的数据预测算法获得预测结果，并将预测结果反馈到视图层；接入层与中心层连接，用于根据待预测数据源地址获取数据源数据，采用选定的数据预处理算法对数据源数据进行预处理后获得待预测数据，并向中心层发送待预测数据。本发明提高了交通领域的数据预测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115017015A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210929602.X
申请日：2022-08-04
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/30 , G06F40/186
Abstract: 本发明涉及一种边缘计算环境下程序异常行为检测方法及系统，属于边缘应用监测技术领域，本发明的方法采用向量化及日志模板匹配的方式获取与所述待测日志序列相匹配的日志模板序列向量，无需针对不同边缘应用的日志模板，而且本发明基于正常行为预测的异常判别模型进行异常识别，无需负样本，克服了样本不均衡的技术问题，本发明克服了现有方法的缺陷，实现了边缘计算环境下程序异常行为检测。
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公开(公告)号：CN113259180B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110722489.3
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于定时拍卖机制的联盟区块链共识方法及系统。该方法由拍卖人节点向联盟所有其它节点（竞买人）发放临时拍卖公钥，各竞买人节点使用此公钥加密投标区块，并向全联盟节点广播，一定时间间隔后，由拍卖人节点向全联盟节点统一广播本次拍卖的拍卖私钥，各竞买人节点收到该私钥后，对所有的竞标进行解密，使用统一的平衡共识算法求得本次最终的买受人，由此实现区块的快速共识。按系统设定，一定时间间隔或拍卖次数后，拍卖人节点发起拍卖人角色竞价，轮换拍卖人节点，继续下一轮共识。本发明可以快速生成区块，提升上链速度。
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公开(公告)号：CN113259489A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110722475.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的多源数据共享系统及共享方法。该系统包括：长短时数据处理层用于负责节点管理、数据消息收发、资源调度和沙箱调度；区块链层用于节点证书管理、智能合约管理、共识算法管理、交易日志上链管理和区块链查询管理；View层后端以及View层前端用于用户管理、合约记录管理、数据记录管理以及资源利用率展示；主节点用于使用web服务实现数据提供方的注册、用户的注册与管理、智能合约的注册与管理工作；数据节点用于提供数据，并通过数据的注册，实现数据的可共享；计算节点用于进行数据计算；混合节点用于提供数据以及计算服务。本发明有效消除数据提供者、数据使用者之间可能存在的互不信任等问题，最终实现数据的安全共享。
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公开(公告)号：CN119152674A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411138839.1
申请日：2024-08-19
Applicant: 北京网路智联科技有限公司 , 北京航空航天大学
Abstract: 本申请提供交通态势预测模型的训练方法、交通态势预测方法及设备，训练方法包括：根据门架连通矩阵和门架连通基础数据获取目标区域在历史时间周期内的历史交通状态数据，以确定各个单位时间段内的交通状态平均值和交通状态差分学习值，采用设有交通态势标签的各个单位时间段内的交通状态平均值和交通状态差分学习值训练混合预测模型，以将混合预测模型训练为用于对目标区域在未来的单位时间段内的交通态势进行预测的交通态势预测模型。本申请能够有效提高训练交通态势预测模型所用数据的可靠性及有效性，进而能够有效提高采用训练的交通态势预测模型预测交通态势的结果准确性及可靠性，并能够提高交通态势预测的自动化程度及智能化程度。
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公开(公告)号：CN118366314B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410796124.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种城市交通路网交通中断预测方法，所述方法包括：获取城市路网中断事件数据并匹配多源异质数据构建输入数据矩阵；根据路网拓扑结构构建路网拓扑子图集；构建多核拓扑时空图表示模型并使用输入数据训练；对任意地理位置，使用规则匹配方法匹配多源异质数据，使用多核拓扑时空图表示模型得到输出隐藏层，使用神经网络输出该地理位置的交通事故概率预测值。本发明利用多核拓扑时空图表示方法学习时空依赖，对任意地理位置的交通事故概率进行预测，相较于传统方法，预测粒度更细，预测误差更低，预测相关性更高，预测准确性更高。
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