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公开(公告)号：CN106600059A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611148874.7
申请日：2016-12-13
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/0481 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于改进RBF神经网络的智能电网短期负荷预测方法，涉及智能电网技术领域，用于确定基函数中心，提升智能电网负荷预测精度。该预测方法包括：网络初始化；S2、计算基函数中心ci；S3、根据基函数中心ci，计算方差ζi；S4、根据基函数中心ci以及方差ζi，计算隐含层的输出Ri；S5、根据隐含层的输出Ri，计算输出层的输出；S6、根据均方误差和函数计算预测误差E；S7、对神经网络中隐含层神经元与输出层神经元的连接权重进行更新；S8、对预测误差E进行判断，若预测误差E在预期内，则迭代计算结束；反之，返回步骤S4，重新迭代计算预测误差E。本发明用于对电网负荷进行预测。
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公开(公告)号：CN105142196B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201510513198.8
申请日：2015-08-20
Abstract: 本发明公开了一种无线网络节点协作路由方法，包括：步骤1，在初始网络中的每个节点广播邻区发现包；步骤2，已经收到邻区发现包的邻区节点，将邻区信息添加到所述邻区发现包中，继续广播；步骤3，广播持续时间t后，每个节点周围的邻区信息已经收敛，同时每个节点生成完整的邻区表，然后每个节点根据现有的邻区表信息，计算出自己所处的菱形结构；步骤4，路由源节点广播寻路包，经过中继节点承载菱形结构信息；步骤5，路由目的节点收到寻路包，根据菱形结构信息，选出最佳路径。本发明的有益效果：利用无线ad hoc网络中的菱形结构在IP层实现协作通信；利用菱形结构完成协作路由选择，提高了路由对网络移动性的鲁棒性，并节省了节点的传输功率。
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公开(公告)号：CN104837158A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510227352.5
申请日：2015-05-06
Abstract: 本发明公开了一种失效节点的覆盖空洞的修复方法及其系统。该方法包括：sink节点每隔T秒对网络中所有传感器节点的剩余能量Erj进行轮询；sink节点依据预定条件判断各传感器节点是否为有效传感器节点；sink节点根据判断结果，剔除失效传感器节点，并根据剩余能量Erj和基于拓扑势的爬山算法对全网中的有效传感器节点重新分簇；sink节点发送冗余传感器节点信息至所有失效传感器节点；失效传感器节点计算其与各个冗余传感器节点之间的拓扑势，按照拓扑势最大、或先到先得、或拓扑势最大与先到先得结合的方式，选择匹配的冗余传感器节点以替换该失效传感器节点。本发明采用拓扑势对有效传感器节点重新分簇，依据拓扑势大小和先到先得原则选择最佳冗余传感器节点，通过二者结合，使得网络能够获取统一的能量分布，在通信高密度区中始终保持局部的冗余覆盖，在保证网络通信质量的同时，延长了网络生存时间。
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公开(公告)号：CN119967488A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510151627.5
申请日：2025-02-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多智能体优化的多无人机轨迹规划与资源分配方法及其系统，其中基于多智能体优化的多无人机轨迹规划与资源分配方法包括以下步骤：进行系统模型的构建；完成系统模型的构建后，进行算法的设计；进行智能体神经网络训练，根据设计的算法输出无人机为用户分配的算力资源和用户的计算任务卸载比例。本申请设计了一个多无人机分布式协同计算的MEC系统，通过联合优化无人机轨迹、无人机间任务迁移比例、无人机接入选择和单位算力资源的定价最大化了无人机效益,通过联合优化无人机为用户分配的算力资源和用户的计算任务卸载比例最小化了用户开销。
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公开(公告)号：CN119960957A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411790492.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本申请公开了一种移动边缘计算服务器集群的异构算力资源分配方法及其系统，其中该方法包括以下步骤：进行虚拟化设置；进行信息的初始化；校验当前是否满足伸缩冷却时间的条件；若不满足伸缩冷却时间的条件，则获取伸缩单元信息；获取Pod的监控指标；根据获取的监控指标判断是否触发伸缩；若触发伸缩，则将Pod的资源利用率以及服务质量信息输入到算法模型中，获取算力资源推荐值；根据算力资源推荐值进行Pod的调度并执行调度。本申请基于集群中部署Kubernetes容器编排工具，并拓展Kubernetes原生的垂直伸缩机制和调度机制，结合GPU虚拟化技术，提出的算力资源动态分配设计方案具有更高细粒度以及更强的自适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119485501A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411602342.0
申请日：2024-11-11
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08
Abstract: 本申请公开了一种面向智能计算的深度学习模型部署与任务卸载方法及其系统，其中方法包括以下步骤：进行信息的初始化；进行模型部署和卸载决策的确定；进行传输压缩比设计；判断是否达到预设迭代收敛限制或达到最大迭代次数；若达到预设收敛条件或达到最大迭代次数，则输出模型部署、卸载决策以及传输压缩比方案；若未达到预设收敛条件或达到最大迭代次数，则迭代次数加1，返回进行模型部署和卸载决策的确定。本申请专注于面向智能计算的多基站多终端MEC系统，充分考虑了智能计算在MEC系统深度学习模型部署和任务卸载时呈现的新特性，提出了综合的面向智能计算的MEC系统的模型部署、卸载决策和传输压缩比的联合设计方案。
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公开(公告)号：CN119364381A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411476830.1
申请日：2024-10-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种时空二维业务流量分布生成模型的构建方法及其系统，其中时空二维业务流量分布生成模型的构建方法包括以下步骤：进行时间生成模型的确定；进行空间生成模型的确定；根据空间生成模型和时间生成模型，获得流量空时生成模型。本申请针对通信业务流量的空时分布特征，提出了适用于通信网络业务流量的基于Transformer及层次聚类空时生成模型。所提出的空时生成模型具有良好的参数可调性，适用于不同计算复杂程度的数据集，并能够解释不同数据集的数据特征。
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公开(公告)号：CN118657230A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410731225.8
申请日：2024-06-06
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本申请提供本申请提供一种移动边缘计算网络中的联邦学习能效优化方法，该方法包括：输入本地训练客户端参数，执行模型的初始化；模型的初始化完成之后，根据各个客户端的数据异构情况，计算各个客户端的本地训练次数；根据各个客户端的本地训练次数，分别进行本地模型训练，获得本地模型训练后的模型参数；根据本地模型训练后的模型参数，进行全局模型聚合，获得全局模型参数；根据全局模型参数，对全局模型进行测试。本申请解决在客户端数据异构且能量受限场景下，联邦学习过程中客户端本地训练次数与通信能量未经优化导致能量损耗过多以及能量效率过低的问题。
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公开(公告)号：CN112867065B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110008402.6
申请日：2021-01-05
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W28/082 , H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W52/18 , H04W52/38 , H04L67/10
Abstract: 本申请公开了一种空地协同边缘计算方法及其系统，其中一种空地协同边缘计算方法具体包括以下步骤：设置初始化信息；响应于初始化参数完成，进行计算任务的分配；响应于完成计算任务的分配，进行通信资源的分配；响应于完成通信资源分配，进行计算资源的分配；响应于完成计算资源的分配后，进行无人机轨迹确定；响应于完成无人机的轨迹确定，进行时长值的确定；响应于完成时长值的确定，更新计算效率；判断计算效率是否满足预设的收敛精度；若满足，则将通信资源的分配结果、计算资源的分配结果、无人机轨迹、时长值作为最佳结果进行输出。本申请达到了包括通信资源和计算资源在内的系统资源分配以及联合无人机飞行轨迹设计的目的。
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公开(公告)号：CN114640965A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210197541.2
申请日：2022-03-01
Abstract: 本申请公开了一种网联无人机的计算、通信与控制方法及其系统，其中网联无人机的计算、通信与控制方法，具体包括以下步骤：初始化状态信息；进行队列处理；进行无人机‑基站配对；进行通信和计算资源分配；进行无人机轨迹优化；判断是否收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数；若收敛到预设精度或迭代次数达到最大迭代次数，输出当前时隙结果；判断是否优化完成所有时隙；若优化完成所有时隙，则流程结束。本申请突破了传统网联无人机移动边缘计算系统离线优化方法的弊端，提出了在线优化方法。提出了可用于网联无人机的计算、通信与控制方法，及其系统实现。
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