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公开(公告)号:CN119322937A
公开(公告)日:2025-01-17
申请号:CN202411326323.X
申请日:2024-09-23
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/04 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N10/60 , G06N20/10 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种网络风险识别方法、系统、设备、介质及程序产品,首先,获取待识别网络通信数据,并通过预先训练好的特征提取模型对所述待识别网络通信数据进行特征提取,获得所述待识别网络通信数据的网络特征数据,再通过预先训练好的特征降维模型对所述网络特征数据进行降维,获得降维后的网络特征数据,其中,所述特征降维模型通过基于混沌序列的信赖域优化策略进行训练得到,最后通过预先训练好的分类器模型对所述降维后的网络特征数据进行分类识别,得到网络风险识别结果。采用本发明可以提高特征降维模型的稳定性,从而提高网络风险识别的准确性。
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公开(公告)号:CN119026748A
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202411151677.5
申请日:2024-08-21
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
Abstract: 本公开涉及通信技术领域,尤其是提供一种数据预测方法与装置、电子设备、存储介质与产品。本公开通过获取目标项目数据;利用训练完成的数据预测模型对所述目标项目数据进行处理,得到数据预测模型输出的目标决策数据。本公开在获取目标项目数据后,会由训练完成的数据预测模型对目标项目数据进行处理,从而输出目标决策数据。数据预测模型在训练过程,会使用搜索代理对数据预测模型迭代过程中的参数进行动态调整,降低误差,从而使得数据预测模型输出的训练预测结果更贴近实际情况。本公开在训练过程中,可以直接根据训练数据的维度灵活地构建数据预测模型,不需要挑选关联数据,从而节省了人力资源。
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公开(公告)号:CN222534385U
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202421035339.0
申请日:2024-05-13
Applicant: 中国移动通信集团设计院有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: B01D46/681 , B08B17/04 , B01D46/88 , H05K7/20 , H05K5/02
Abstract: 本实用新型公开了一种机柜的散热结构,包括机柜,所述机柜的外侧壁上设有与机柜内部连通的凹槽,所述凹槽内设有散热过滤网,所述机柜上设置有用于清洁所述散热过滤网的清洁组件,所述清洁组件包括驱动组件、清洁组件及送风组件,所述送风组件分别与所述驱动组件、所述清洁组件连接,所述驱动组件用于驱动送风组件向靠近或远离所述散热过滤网的方向移动,以使送风组件带动清洁组件向靠近或远离所述散热过滤网方向移动。本实用新型能够实现对机柜快速散热,且能够对散热网上的灰尘进行清理,提高散热效率。
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