公开(公告)号：CN112600759A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202011434403.9

申请日：2020-12-10

Applicant: 东北大学

Inventor： 曾荣飞 ,  王家齐 ,  唐胜 ,  蒋晨阳 ,  王兴伟

IPC: H04L12/803 ,  H04L12/709 ,  H04L12/721 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开一种基于深度强化学习在Overlay网络下多路径流量调度方法及系统。该方法包括：调度器，收集每条传输路径的路径状态信息；构建包含各路径状态信息的当前状态矩阵，将当前状态矩阵输入策略网络中，得到各传输路径对应的路径状态评估值和流量分配比例值；根据流量分配比例值执行对数据报文的转发动作；转发后获取调度参数，根据调度参数计算奖励值，收集当前状态；构建元组传入到收集器的经验回放池中；训练器，获取数据元组，将数据元组输入主网络和目标网络中，更新主网络和目标网络的参数；根据主网络和目标网络的参数更新策略网络的参数。应用本发明实施例提供的方案，能够实现网络负载均衡，降低网络拥塞和丢包率、提高传输速率。

公开(公告)号：CN119109645A

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202411204686.6

申请日：2024-08-30

Applicant: 东北大学

Inventor： 曾荣飞 ,  孙语嫣 ,  蒋晨阳

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/10 ,  H04L41/16

Abstract: 本申请公开了一种网络流量攻击检测方法及装置、存储介质、计算机设备，应用于边缘路由器，该方法包括：边缘路由器的特征挖掘模块获取目标网络流量，提取目标网络流量的目标网络流量特征信息；边缘路由器的多任务处理模块通过网络流量攻击检测模型及目标网络流量特征信息，对目标网络流量进行攻击检测，其中，网络流量攻击检测模型基于卷积神经网络及长短期记忆网络建立；当边缘路由器的多任务处理模块检测到目标网络流量存在攻击时，基于目标网络流量对应的攻击遏制方案遏制攻击，并将遏制攻击后的目标网络流量转发至目标网络流量对应的客户端。通过多层次耦合的卷积神经网络和长短期记忆网络来进行网络攻击检测，能够提高网络流量攻击检测精度。

公开(公告)号：CN118349036A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410515114.3

申请日：2024-04-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 曾荣飞 ,  蒋晨阳

IPC: G05D1/695 ,  G05D109/20

Abstract: 本发明实施例公开一种无人机编队控制方法、装置、设备及介质，其中，该方法包括：获取历史时间段无人机的历史飞行状态信息；基于已训练完成的无人机编队攻击补偿模型，并根据历史飞行状态，确定当前时刻受攻击无人机的检测结果和下一时刻受攻击无人机的补偿控制命令，其中，无人机编队控制模型建立了无人机编队中各个无人机的历史飞行状态与当前时刻受攻击无人机的检测结果以及下一时刻受攻击无人机的补偿控制命令之间的关联关系；将补偿控制命令发送给与对应编号的受攻击无人机，并将目标位置命令发送给未受到攻击的无人机。通过采用上述技术方案，解决了多无人机场景下GCS受到恶意软件劫持时的攻击检测与路径补偿问题。

公开(公告)号：CN116051784A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310028532.5

申请日：2023-01-09

Applicant: 东北大学

Inventor： 曾荣飞 ,  苏迈 ,  蒋晨阳 ,  韩波 ,  赵明洋

IPC: G06T17/20 ,  G06T19/20 ,  G06N20/00 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于网格形变的单目三维重建方法及装置，本发明涉及基于机器学习的三维重建技术领域，其中包括：获取目标物体的第一点集和初始三维网格的第二点集；计算第一点集与第二点集之间的最近距离关系；根据最近距离关系，确定第二点集中各点对应的查询频率；基于查询频率，分别对第二点集和第一点集进行更新，得到更新后的第二点集和更新后的第一点集；计算更新后的第一点集与更新后的第二点集之间的倒角距离，并基于计算的倒角距离，对初始三维网格进行形变；重复对初始三维网格的形变迭代过程，直至达到预设迭代次数时，输出最终的三维网格数据。通过应用本申请的技术方案，能够减少三维网格的自相交情况，保证网格拓扑结构的合理性。

公开(公告)号：CN112600759B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202011434403.9

申请日：2020-12-10

Applicant: 东北大学

Inventor： 曾荣飞 ,  王家齐 ,  唐胜 ,  蒋晨阳 ,  王兴伟

IPC: H04L47/125 ,  H04L45/243 ,  H04L45/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开一种基于深度强化学习在Overlay网络下多路径流量调度方法及系统。该方法包括：调度器，收集每条传输路径的路径状态信息；构建包含各路径状态信息的当前状态矩阵，将当前状态矩阵输入策略网络中，得到各传输路径对应的路径状态评估值和流量分配比例值；根据流量分配比例值执行对数据报文的转发动作；转发后获取调度参数，根据调度参数计算奖励值，收集当前状态；构建元组传入到收集器的经验回放池中；训练器，获取数据元组，将数据元组输入主网络和目标网络中，更新主网络和目标网络的参数；根据主网络和目标网络的参数更新策略网络的参数。应用本发明实施例提供的方案，能够实现网络负载均衡，降低网络拥塞和丢包率、提高传输速率。