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公开(公告)号：CN114676179A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210332756.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/27
Abstract: 本发明提供了一种面向盾构场景的多源异构数据交互与融合方法及系统，涉及数据融合技术领域。包括：通过网络服务Webservice技术对来自不同系统的多源异构数据源利用进行集成，建立不同施工场景下的数据库，形成多源数据库；预设微服务粒度，通过多个微服务组件对所述多源数据库的数据进行数据中转；通过统一的数据交互服务网关，对中转后输出的数据进行统一的语义查询调用，完成多源异构数据交互与融合。本发明将整个系统划分为多个微服务，同时各个微服务之间通过统一的RestAPI接口进行通信，提高了系统的扩展性，降低了运行维护难度；核心的数据集成微服务利用Webservice和本体技术实现多源异构数据源的集成，有效提高了数据的语义集成度和数据交互性。
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公开(公告)号：CN117193873B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202311139853.9
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开提供一种适用于工业控制系统的计算卸载方法，包括下列步骤：从工业控制系统中采集状态向量和固定值，并输入预训练的计算卸载模型，输出卸载比例和本地PLC到gNB的传输功率；基于本地PLC控制任务信息和卸载比例，计算留在本地PLC计算的控制任务量、卸载到边缘PLC计算的控制任务量和本地PLC计算控制任务的计算时间；根据卸载到边缘PLC计算的控制任务量、状态向量和固定值，计算分配给卸载到边缘PLC控制任务的最小计算资源；根据卸载到边缘PLC计算的控制任务量、状态向量和固定值，计算卸载到边缘PLC控制任务的优先级。本公开能够显著提升工业生产系统任务执行效率，又可以延长本地PLC的电池使用寿命，在一定程度上可以缩减工业生产系统的运维成本。
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公开(公告)号：CN115811799B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310058426.1
申请日：2023-01-20
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/542 , H04W72/543 , H04L47/56
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的5G‑TSN联合资源调度装置及方法，该装置包括：状态信息采集模块，调度决策模块和配置模块；其中，状态信息采集模块用于采集底层网络信息，并对采集的底层网络信息进行处理，得到状态信息；其中，底层网络信息包括信道信息、TSN域的门控列表信息和基站中的队列信息；调度决策模块使用基于DDPG的强化学习模型，根据状态信息，得到决策结果；其中，决策结果包括是否为当前队列分配资源和当前队列实际分配的资源数目；配置模块用于将决策结果转换为基站能理解的指令，对基站进行配置。本发明可以保障时间敏感业务的时延要求，同时一定程度上提高其他业务的吞吐量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119937304A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411953140.0
申请日：2024-12-27
Applicant: 北京科技大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种针对工业控制任务时空关联特征的建模方法及装置。方法包括：获取工业控制过程中控制任务的时空关联拓扑图；根据时空关联拓扑图提取控制任务节点以及控制任务节点间的时序依赖性；根据控制任务节点类型分别建立控制任务之间的时空约束关系，并建立控制任务与计算‑通信资源的映射关联关系，完成针对工业控制任务时空关联特征的建模。本发明针对实际工业生产控制场景，构建一种工业控制任务时空关联模型，该时空任务关联模型主要用于表征工业控制任务之间的时序依赖性和空间依赖性；本发明建立了控制任务与通信‑计算资源的映射关联关系，为实现工业控制‑通信‑计算的深度融合提供任务模型基础。
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公开(公告)号：CN114970680A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210459253.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN+LSTM的流量终端实时识别方法及装置，该流量终端实时识别方法包括：对传输控制协议TCP会话进行重组；从会话中提取流量特征，并对提取出的流量特征进行预处理；构建卷积神经网络CNN与长短记忆神经网络LSTM结合的深度学习模型；以预处理后的流量特征为样本，终端信息为标签，构建样本数据集；采用迁移学习的方式，利用所述样本数据集对所述模型进行训练，得到分类器；利用训练后的分类器进行流量分类与标记。本发明的流量终端实时识别方法以CNN+LSTM为基础，利用迁移学习的思想。通过对流量统计特征以及流量useragent特征的学习，实现了流量终端实时分类。
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公开(公告)号：CN117193873A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311139853.9
申请日：2023-09-05
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开提供一种适用于工业控制系统的计算卸载方法，包括下列步骤：从工业控制系统中采集状态向量和固定值，并输入预训练的计算卸载模型，输出卸载比例和本地PLC到gNB的传输功率；基于本地PLC控制任务信息和卸载比例，计算留在本地PLC计算的控制任务量、卸载到边缘PLC计算的控制任务量和本地PLC计算控制任务的计算时间；根据卸载到边缘PLC计算的控制任务量、状态向量和固定值，计算分配给卸载到边缘PLC控制任务的最小计算资源；根据卸载到边缘PLC计算的控制任务量、状态向量和固定值，计算卸载到边缘PLC控制任务的优先级。本公开能够显著提升工业生产系统任务执行效率，又可以延长本地PLC的电池使用寿命，在一定程度上可以缩减工业生产系统的运维成本。
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公开(公告)号：CN114492174A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210017848.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种全生命周期盾构掘进参数预测方法及装置，该方法包括获取掘进任务历史数据和预测步数，对历史数据进行预处理，以预处理后的历史数据构建样本数据集；其中历史数据包括地质参数和掘进参数；利用样本数据集对基于注意力机制的深度卷积网络进行训练；深度卷积网络的输入为地质参数与历史掘进参数，输出为未来的掘进参数，输出维度为预测步数；利用训练好的深度卷积网络对待预测的掘进参数进行预测，得到预测结果。本发明提出一种标准化的预处理方式，且使用基于注意力机制的深度卷积网络实现对输入特征的权重进行动态分布，充分考虑到了不同设备使用的便捷性，同时考虑到了地质信息与掘进参数之间的关系，并实现了多步预测的可能性。
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公开(公告)号：CN115811799A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202310058426.1
申请日：2023-01-20
Applicant: 北京科技大学
IPC: H04W72/542 , H04W72/543 , H04L47/56
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG的5G‑TSN联合资源调度装置及方法，该装置包括：状态信息采集模块，调度决策模块和配置模块；其中，状态信息采集模块用于采集底层网络信息，并对采集的底层网络信息进行处理，得到状态信息；其中，底层网络信息包括信道信息、TSN域的门控列表信息和基站中的队列信息；调度决策模块使用基于DDPG的强化学习模型，根据状态信息，得到决策结果；其中，决策结果包括是否为当前队列分配资源和当前队列实际分配的资源数目；配置模块用于将决策结果转换为基站能理解的指令，对基站进行配置。本发明可以保障时间敏感业务的时延要求，同时一定程度上提高其他业务的吞吐量。
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