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公开(公告)号：CN104144461A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410089668.8
申请日：2014-03-12
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W40/16
Abstract: 本发明公开了一种干扰感知的多流协作路由方法,该方法研究的多跳协作无线网络中的节点间可以采用协作传输和直接传输两种传输方式，通过联合中继选择和信道分配，研究干扰敏感的协作路由问题，完成一种分布式协作路由方法的设计。该方法在协作路由建立的过程中，完成信道分配、最优传输模式选择和最优协作节点的选择。该方法能为网络中多条数据流选择干扰最小的最优协作路由，同时确定无线网络的多个信道在多条数据流中的合理分配，从而最大化网络数据流的端到端吞吐量，降低网络延迟。
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公开(公告)号：CN100433654C
公开(公告)日：2008-11-12
申请号：CN200610031645.7
申请日：2006-05-12
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种基于节点轨迹标签的无结构P2P副本一致性维护方法，它通过在消息报文中添加已经接收到更新消息的节点地址轨迹标签，利用此标签在消息传输源头完成传输过程中的消息冗余判断，控制冗余消息传输，减少冗余副本更新消息数量，断绝副本更新消息传输循环。还用Bloom Filter优化地址链表示和节点地址查找，减少添加到报文中的轨迹长度，同时简化传输节点的冗余判断。该发明可大大降低冗余消息数目，提高P2P系统的可扩展性，副本节点网络连通性越强，消息数目和传输带宽减少越明显。本发明可用于无结构P2P副本维护、无线网络资源副本维护、复杂网络病毒免疫传输维护等其他自组织网络或分布式存储系统资源一致性维护中。
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公开(公告)号：CN1737799A
公开(公告)日：2006-02-22
申请号：CN200510032146.5
申请日：2005-09-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于分档Bloom Filter结构的查询方法，它将元素根据不同的查询代价分为不同的子集，通过考查每档子集最低查询失效率的关系，建立每档子集合最低假阳性率表示集合整体最低查询失效代价目标函数，使用类目标函数梯度遗传算法获得每档的最优哈希函数个数ki，再完成集合到向量的映射与查找。它用于分布式计算、计算机网络资源定位、数据库的交互查询、P2P网络资源交互、传感器网络信息交换、计算机网络监测、计算机缓存系统设计等产生大量数据、需要进行交互查询的领域，可以大大减少集合查询的失效代价，实现集合的总体查询代价最小，由此降低资源消耗。
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公开(公告)号：CN119783015A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411663511.1
申请日：2024-11-20
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于历史数据的多元时间序列扩散插补方法、终端设备及存储介质，选择多段与当前时间段最匹配的历史数据来补充训练数据，以解决自监督训练过程中训练数据不足的问题。在此基础上，进一步设计了基于历史数据融合方案，充分考虑目标观测数据与历史数据之间的相似性与时间相关性，并利用多个历史数据段通过归一化方式与目标观测数据整合，确保了融合的训练数据分布在真实值的近似值范围内。扩散过程用于训练一个噪声估计模型，将融合的训练数据和部分观测数据同时输入到扩散过程中，为模型的训练提供了丰富的特征信息，去噪过程从一个随机生成的噪声数据开始，利用噪声估计模型，逐步去除噪声，最终得到插补数据。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN116962234A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310823176.6
申请日：2023-07-06
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种在线网络测量流量恢复方法、终端设备及存储介质，根据二维矩阵模型对每个时刻的网络流量数据进行建模；根据历史时刻的流量数据来训练一个基础的子空间列并且标记这些列的索引，通过计算得到一个杠杆得分；根据子空间列的索引，选择当前时刻需要全采样的子空间列，对于剩余的列，仅采样部分元素；根据当前时刻的采样矩阵判断是否需要继续采样，当残差最大值小于某一个阈值时，使用基于子空间矩阵填充来恢复未采样数据，当残差的最大值大于某一个阈值时，根据残差大小选择需要继续测量的列，更新列空间，然后恢复未采样数据。本发明解决了现有技术中恢复精度低和无法在线恢复等问题，实现了低开销的在线网络测量。
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公开(公告)号：CN116484257A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310462519.0
申请日：2023-04-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网设备检测方法、终端设备及存储介质，利用物联网设备与网关交互的数据包长度，方向，以及时间戳作为特征，先将每种物联网设备类型与网关交互的数据包转化为流的形式，再将物联网设备流按照一定的规则转化为图结构。设计一种图神经网络模型，能够将设备流图输入到图神经网络中学习图及其子图的特征，从而对不同类型的物联网设备流进行识别。本发明还提出了一个可持续学习框架，用于对新的物联网设备类型进行持续学习，这使得在已学过的设备类型不受到灾难性遗忘的情况下，检测系统能够检测新的物联网设备类型，而无需从头开始重新训练模型，这样会减少训练时间和计算资源。
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公开(公告)号：CN115858219A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211577597.7
申请日：2022-12-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种基于令牌转换的多序列日志解析方法，包括：获取多条日志数据，对所有日志数据进行预处理，以得到日志令牌消息，对所有日志令牌消息按长度分为多个日志组，针对每一个日志组中的每条日志令牌消息而言，对该日志令牌消息包含的每个令牌进行令牌转换操作，从而得到更新后的日志组，使用多序列公共子序列算法对每一个更新后的日志组进行模板提取，以得到该日志组对应的日志模板，针对所有日志组而言，对所有日志组对应的所有日志模板中任意两个相邻的日志模板进行相似性计算，将相似性计算结果中小于或等于预设阈值的两个日志模板进行合并，相似性计算结果大于预设阈值的日志模板不进行合并，以得到最终的日志模板。
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公开(公告)号：CN110852366A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911059239.5
申请日：2019-11-01
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种含有缺失数据的数据保距性降维方法，涉及数据处理技术领域。所述数据保距性降维方法，通过缺失数据矩阵使原始数据中的缺失部分不参与自动编码器损失函数的计算，使自动编码器能够处理含有缺失数据的降维，且避免了缺失数据对自动编码器造成的影响；同时借助于自动编码器强大的自动学习能力，能够有效地捕获原始数据之间复杂的非线性关系，再通过约束更新损失函数中编码器的权重矩阵，使降维处理具有保距性，最大程度地使降维后的低维数据保留了原始高维数据的分布信息，便于后续的数据处理，节省了数据处理时间和空间。
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