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公开(公告)号：CN118331727A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410418532.0
申请日：2024-04-09
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于交易量预测的区块链系统分层协同调度优化方法，涉及区块链技术领域。本发明增加区块链系统的性能指标、交易量指标和资源使用情况指标为后续优化提供数据支持，通过实时监控和可视化实时观测系统的运行情况，为应对变化突然频繁的交易以及动态调整的滞后性，使用动态调整的方法后，根据衡量系统整体性能的power公式可以得出，相较于单一参数优化，系统的整体性能有一定的提升，采用基于蚁群算法的多目标调度优化方法应对容器资源使用情况的动态特性，随着负载期望的变化来调整任务的目标节点，可以保证负载相对均衡，可以满足区块链系统的任务需求也可以做到合理分配现有的资源，使资源利用率尽可能最大化。
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公开(公告)号：CN117473391A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311517792.5
申请日：2023-11-14
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06Q50/04 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F40/30 , G06N3/084
Abstract: 本发明设计一种针对多渠道制造业数据的文本投毒检测方法，首先获取产业链多渠道制造业数据作为原始样本集，将原始样本集输入到预训练语言模型中，提取样本文本中的关键词，作为后续文本特征提取过程的依据；然后提取获取的原始样本集的文本特征，即获取原始样本集在预训练语言模型的最后一层的隐藏状态，用于提取样本在文本空间中特定位置的特征；根据得到的文本特征来检测对抗样本，对原始样本集进行分类，对检测出的对抗样本进行标记；对标记后的对抗文本做迭代净化，若在迭代次数上限内成功净化则存放在数据库内，否则弃用该样本；本方法不需要对每个攻击算法进行训练或验证集，就能获得较好的文本投毒检测效果和对抗防御性能。
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公开(公告)号：CN116865895A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310964053.4
申请日：2023-07-31
Applicant: 东北大学 , 中国国家铁路集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于NRF芯片的无线微震传感器时间同步系统及方法，本发明系统包括系统服务器、时间同步服务器和多个授时客户端，其中：所述授时客户端和时间同步服务器均通过Wi‑Fi网络与系统服务器建立双向通讯，所述时间同步服务通过NRF网络广播数据包与所述授时客户端建立单向通讯，Wi‑Fi网络与NRF网络共同组成所述时间同步系统的无线网络。本发明基于NRF网络和Wi‑Fi网络自建组网，使用洪泛时间同步协议(FTSP)，在NRF网络中断时截取时间戳，并通过线性回归拟合时钟偏差，适用于无线微震传感器在深部地下工程中的使用场景和使用条件，在不依靠卫星等地面授时的情况下实现远距离高精度时间同步，并具有较高的鲁棒性，有很高的工程实用价值。
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公开(公告)号：CN116644283A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310605595.2
申请日：2023-05-26
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习的区块链异常交易检测方法，涉及区块链技术领域。针对区块链交易节点特征多样性的特点，提出了基于集成学习的特征选择方法；针对区块链交易中数据集不平衡的现象，提出基于一分类的数据预处理方法；针对传统Tri‑Training方法中预测偏差造成反向优化的问题，本发明提出Multi‑Training方法获取具有高置信度的伪标签数据用于区块链异常交易检测模型的训练。本发明充分利用有标签数据及无标签数据，增强检测的精度，减少冗余特征的干扰，有效解决数据不平衡导致负例样本欠拟合的问题，提升训练模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116108657A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310065833.5
申请日：2023-01-19
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种超大型三维深部工程灾害孕育过程数字孪生系统，涉及深部工程灾害物理模拟及数字孪生技术领域。包括用于构建数字孪生体的深部复杂地质数字孪生体构建模块；用于加速渲染数字孪生的实时动态渲染模块；用于深部工程灾害孕育机理模型初始化的深部工程灾害孕育机理模型初始化模块；对深部工程灾害孕育机理模型进行偏差检测的数物孪生一致性验证模块；对深部工程灾害孕育机理模型进行持续修正与优化的深部工程灾害孕育机理模型迭代优化模块；对超大型三维深部工程灾害物理模拟设施进行交互式控制的物理实体交互控制模块以及多元监测信息时空演化融合显示模块、物理模拟试验设施紧急避险模块和物理模拟试验方案智能实时修正模块。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107153687B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201710281671.3
申请日：2017-04-18
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种社交网络文本数据的索引方法，包括获取需求用户的地理位置，根据需求用户输入的需求，对社交网络中的文本数据进行分词处理，获取与需求用户的需求相匹配的关键词组；根据所获取的关键词组，建立索引树DLIR‑Tree；根据需求用户的需求、地理位置及区域半径查询索引树DLIR‑Tree，得到相应的文本数据。考虑文本数据和地理位置的混合索引结构，简称DLIR‑Tree，以便于根据用户的需求快速搜索得到符合需求及在区域范围内与关键词组相关的文本信息，并且能够通过边界评分方式提供搜索空间的剪枝能力，通过利用地理位置已经查询的需求建立索引，增大了索引能力，减低了索引的数据处理量，提供了工作效率。
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公开(公告)号：CN111458746A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010478269.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 东北大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明提供一种基于U-Net神经网络的隧道微震波形到时拾取方法，以确定P波、S波到时位置的波形建立样本库；对波形样本进行预处理；建立基于U-Net结构的深度学习到时拾取模型；建立S波到时质量控制模型，自动识别S波到时质量较高的波形；将待拾取的微震事件输入模型，即可得到质量较高的P波和S波到时，进而进行微震源定位。本发明采用U-Net卷积神经网络结构的深度学习模型，在训练过程中有效的突出波形特征，避免了传统算法需要过多人工干预的缺点，自动识别S波质量较高的波形，提高了微震源定位的效率和精确度，无需人为操作和拾取，保证了预警的准确性和实时性。本发明可用于隧道微震监测系统。
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公开(公告)号：CN120009968A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510017696.7
申请日：2025-01-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于TBM掘进参数和岩渣视频的TBM隧洞微震波速获取方法，包括：在TBM隧道微震监测区域设置多个微震波速识别设备；通过微震波速识别设备获取单元长度内的皮带机岩渣视频和TBM掘进参数；将所述岩渣视频输入至岩性识别模型，获取岩性权重信息；将所述岩性权重信息与所述TBM掘进参数融合输入微震波速识别模型，获取微震P波和S波波速；根据微震传感器阵列位置信息，计算传感器阵列到掌子面围岩平均微震波速，实现微震源定位。本发明通过收集数据建立样本库，分析数据，进而建立岩性、TBM掘进参数与微震波速的关系，可以减少实时获取微震波波速的时间，获取较为精确的微震波速，为TBM隧洞微震监测领域微震源定位提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119649173A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411656586.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于突涌水目标检测模型的隧道突涌水自动识别方法及系统，属于隧道突涌水灾害监测防控技术领域。本发明通过提取隧道内视频图像特征；混合特征的空间注意力权重和通道注意力权重，更新特征；融合更新后的特征；对融合后特征进行解码得到目标框与类别结果。本发明通过内容感知注意力机制，耦合上下文特征，提高了监测模型的泛化力，保障了在各种隧道条件下的隧道突涌水精准识别；进一步实现了隧道突涌水的全方位高精度检测及统计分析并判断是否进行隧道内的预警提示，从而预测突涌水的演化情况，为隧道安全施工提供保障。
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公开(公告)号：CN119129742A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411171638.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种岩石力学大模型构建与知识交互方法，涉及岩石力学技术领域。该方法首先收集与梳理岩石力学领域的资料数据，获得资料文档，并对资料文档进行分块与向量化处理后存入向量数据库；再从向量化的文档片段中抽取知识，生成知识四元组，构建知识图谱；然后基于向量数据库以及知识图谱，构建外部知识库，并通过提示工程对现有的通用大语言模型进行微调，构建岩石力学领域大模型；最后将构建的岩石力学领域大模型应用于岩石力学领域的知识交互系统，通过分类处理不同类型的问题，并利用外部知识库，提供精准的答案和专业的知识支持。该方法解决通用大模型在回答岩石力学专业知识时表现不佳，及从头预训练岩石力学大模型资源消耗大等问题。
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