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公开(公告)号：CN119997268A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411950342.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本申请公开了一种5G‑TSN架构及其流调度方法、介质和设备，在5G‑TSN架构的每个节点部署一个TSN网桥和一个5GS网桥，使得工业设备可分别通过有线‑无线双接口连接到其所属节点的TSN网桥和5GS网桥，从而形成有线域和5G域的双拓扑结构，实现了灵活的组网方式，并使节点设备产生的时间触发流通过TSN和5GS网桥进行分流。同时，本申请基于分流技术进行跨域协同调度，以时间触发流的调度成功率最大为目标，构建目标调度优化问题，并结合多种跨域约束条件，使问题定义更加契合架构设计与调度需求，丰富调度细节，提高调度效率，实现面向大规模确定性应用的流调度方法，保证5G‑TSN架构在动态或大规模场景下的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118869426A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410844342.5
申请日：2024-06-27
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/04 , H04L41/0803 , H04L41/142 , G06F40/16 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种网络配置领域生成式大语言模型的实现方法、电子设备及存储介质，属于网络管理领域。本发明首先采取网络配置领域的相关文档对开源大语言模型进行增量预训练，将网络配置的相关知识注入大语言模型，得到增量预训练模型；然后采用高质量的“自然语言，网络拓扑，全网范围内的网络配置”对齐数据，对增量预训练模型进行进一步有监督微调，交给大语言模型如何实现全网配置生成任务，得到有监督微调模型；最后采用有监督微调模型生成的配置作为负样本，训练集中的正确配置作为正样本，对有监督微调模型进行直接偏好优化，提高模型生成的准确率，得到最终的配置领域生成式大语言模型，该模型不仅能理解网络配置的复杂性，还能生成符合实际需求的配置方案。
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公开(公告)号：CN118118403A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410148685.8
申请日：2024-02-02
Applicant: 东北大学
IPC: H04L45/036 , H04L45/02 , H04L45/00
Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由方法，涉及计算机网络路由技术领域。发明提出的技术方案使用了图神经网络算法模型，可以学习输入和输出数据之间的复杂关系，并可以学习捕捉、建模网络的固有物理特性，对网络可以进行精准的建模与求解。在效果方面，本发明的技术方案在SDN网络上表现出良好的稳定性，可以及时有效解决网络中的拥塞问题，在丢包率方面的性能明显优于RR和SPF两种路由算法，从而提高了网络的性能，此外，当网络中的某个链路出现拥塞时，基于图神经网络和DDQN的SDN域间路由算法能够及时调整路由路径，从而保证了较高的网络吞吐量，同时利用机器学习方法对网络进行建模，无需做出传统路由方法的简化假设。
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公开(公告)号：CN117938731A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410110393.5
申请日：2024-01-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于门控循环单元和图神经网络的SDN路由方法，涉及计算机网络路由技术领域。引入图神经网络对网络进行建模；引入注意力机制，实现对不同邻居信息的不同权重聚合；将GRU和注意力机制进行结合，提出基于注意力机制的门控循环单元模型，并使用它代替图神经网络中的传统RNN循环单元，解决RNN的梯度消失问题，实现面向软件定义网络的智能路由决策，在大规模网络和流量增加的情况下，提升了网络的性能。
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公开(公告)号：CN117852821A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410018284.0
申请日：2024-01-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明设计一种基于工业互联网的生产链和产业链协同系统，属于工业互联网领域；所述系统包括端、边、云三部分；端表示智能生产装备，边表示智能生产工序，云表示智能生产链；所述端中采集工况数据提取物质、能源和碳排数据，并进行融合，实现工序资源的自组织；并将融合后的数据和生产装备采集的数据输出传递到边侧；所述边中，对产品的生产进行作业计划和动态调度；所述云中针对全产业链的各级用户，面向其具体的活动需求，提供定制化的、辅助其具体活动决策的信息，实现生产链资源优化配置；本发明运用基于工业互联网的大数据技术和面向深度感知的人工智能技术，赋能数据使之贯穿于钢铁生产的设计、工艺、生产、管理、服务等各个环节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115150325B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210748115.3
申请日：2022-06-29
Applicant: 东北大学
IPC: H04L45/302 , H04L45/12 , H04L45/76 , H04L45/00 , H04W4/40 , H04W4/029 , H04W40/02 , G06N20/00 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种应用于B5G车载网的可靠路由方法，涉及车载网路由技术领域；通过设计基于B5G的软件定义车辆网络体系结构，使用基于机器学习技术的5G基站来预测车辆轨迹，减少时间延迟；并设计了一个链路性能检测机制，平衡控制开销和精准度，可以更精准的测量链路的性能；利用改进的遗传算法的QoS路由算法，通过将跨代选择、小环境策略和传统的遗传算法相结合，并借助SDN控制器的全局视图，得到更加可靠的传输路径。
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公开(公告)号：CN116800860A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310574002.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 东北大学
IPC: H04L69/14 , H04L69/04 , H04L69/06 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种多信道图像语义通信方法及系统、计算机设备，属于计算机通讯技术领域，主要解决现有技术中采用不可靠传输协议进行数据传输时通信效果不稳定的问题，包括信息发送端获取待传输图像数据，并采用深度信源编码器对所述待传输图像数据进行特征提取处理，得到待传输特征语义信息；所述信息发送端采用多信道协作传输的方式将所述待传输特征语义信息并行协作传输至信息接收端，得到多个接收端子信息；所述信息接收端对所述接收端子信息进行多信道特征融合处理，得到多信道融合信息；所述信息接收端基于生成对抗网络模型对所述多信道融合信息进行解码处理，得到目标图像数据。
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公开(公告)号：CN116800610A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310367763.9
申请日：2023-04-07
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/0823 , H04L47/762 , H04L47/783
Abstract: 本发明公开了一种分布式的数据平面资源优化方法与系统，充分利用合并算法和拆分算法来优化数据平面程序资源，解决可编程网络下交换机的资源限制问题。首先对输入程序进行分类，接着针对资源稀疏型程序使用合并算法，对资源密集型程序使用拆分算法，由合并算法和拆分算法获得子任务集合，最后获得子任务集合中各任务在底层网络的部署方案。相比于现有技术本发明能够提升程序合并的速度以及效果、有效减少程序冗余，拆分程序减少程序放置粒度、减少设备之间的调度开销，同时能够提供资源利用率更高的部署方案，证明了一种分布式的数据平面资源优化方法与系统的实用性。
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公开(公告)号：CN116743443A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310632270.3
申请日：2023-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/568 , H04L67/133 , G06F16/41 , G06F16/2455 , G06F21/62 , G06F21/64 , G06F9/54 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种带生命期的社会治理数据编码方法，涉及数据编码技术领域。带生命期的数据编码给底层的多源异构数据对象添加唯一的ID和生命期属性。数据处理装置包括数据编码：为数据对象生成唯一的编码标识并初始化生命期、生命期管理：管理数据对象的生命周期、日志记录：记录对数据对象的访问记录、访问控制模块：对数据请求进行处理。本发明从数据编码的技术角度出发，给社会治理数据加上生命期属性，以防止数据的流通和共享过程中被无限期保留和使用导致数据篡改、盗用等问题。
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公开(公告)号：CN116708022A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310938539.0
申请日：2023-07-28
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明提供一种基于关联规则的以太坊钓鱼行为非法账户的分析检测方法，涉及网络安全技术领域。该方法首先从以太坊交易子图网络中提取网络中的钓鱼结点作为目标结点以及它们的邻居结点，并构建以目标结点为中心的交易子图网络，来反映出目标结点的交易行为和关系；通过建立特征子集，将结点特征离散化与标签化；通过使用关联规则算法，进行钓鱼结点特征和正常结点特征之间的关联规则挖掘；通过关联规则对交易子图网络进行一定规则的游走后输入图嵌入算法，得到结点向量表示；将结点向量输入分类器中进行二分类处理，从而判断一个结点是否是钓鱼诈骗行为的发起者或参与者。该方法可以极大提高模型的分类效果，即钓鱼行为非法账户的识别效果。
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