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公开(公告)号：CN101853474A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN200910080947.7
申请日：2009-03-30
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 潘维民
Abstract: 本发明公开了一种海运业在险价值计量方法，利用目前金融风险度量的主流技术——VaR(Value at Risk)方法的特点和基本原理，并对海运业金融时间序列数据的特点作了分析，从而找出适合海运业的VaR计算方法和波动性模型。所述方法主要包括以下步骤：研究行业数据BFI指数样本，分析其分布形态、特点，根据海运指数BFI特点，选择与其相适应的VaR测算模型，运用VaR理论对样本进行计算，得出合理结论，并估算出合理的针对BFI的t分布自由度，确定模型参数，计算VaR值然后经过对BFI指数样本的分析后，采用EGARCH模型对t-3、t-4分布下的样本进行VaR测算，并进行假设检验，最终得出结论，接受VaR计算模型的估计结果。
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公开(公告)号：CN118227959A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311854241.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F16/29 , G06F17/16
Abstract: 一种船舶海上补给行为监测方法，属于海上态势感知和数据分析领域。本发明找到了适用于此问题的数据清洗方式，并针对问题提出了一个全新的特征提取方法，之后运用随机森林模型在自建数据集上进行训练，得到一个表现良好的分类器。与其他分类和异常检测方法不同，本文在特征提取上采用对相邻轨迹点变化量进行计算以提取特征序列，并在此基础上计算序列统计特征。本文还提出了补给舰轨迹的NTD最近轨距，作为样本的一种有关接收舰的特征，与统计特征共同作为轨迹的特征。最近轨距考虑了在计算轨迹距离时，两条轨迹的同时性与方向性。当其作为特征之一时，模型的分类效果得到了提高。本发明训练出的随机森林模型可以有效的区分轨迹是否包含补给行为。
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公开(公告)号：CN118111433A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311864981.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G01C21/20 , G06F18/2321
Abstract: 一种对于船舶航次的异常检测方法，属于海上态势感知和数据分析领域。本发明通过AIS数据和核密度估计(KDE)的结合，利用航向数据构建一个轨迹格拉姆矩阵来捕捉航行动态，并发明提出轨迹挥发度作为衡量航迹稳定性的指标。进一步地，通过核密度估计计算挥发度的概率密度函数，并以此计算挥发度的数学期望和熵，从而定义了海上目标的危险度指标和异常度指标，以评估和识别可能的风险和异常行为。此方法能有效增强海上航行安全监控的准确性和实时性。本发明显示出高准确度，对于海上安全监控具有显著的意义，特别是在远洋航行中，能够广泛检测并确认各类异常，从而提高海上交通的安全性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101854604A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN200910080945.8
申请日：2009-03-30
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 潘维民
Abstract: 本发明公开了一种基于Petri网的短信网关性能分析与优化方法。所述方法包括，系统mt建模，系统mo建模和负载均衡的技术。Petri网模型是由状态机、标识图、和自由选择网(FC)组成的简单模型，取M(p)＞＝1，即在p1放多于一个标识，其结构是灵活的。本发明通过建立的时间Petri网模型来分析如何在系统中配置业务模块来达到最快的处理，也就是说系统性能是通过时间指标来确定的。同时ISMG(Internet Short Message Gateway)软件设计采用了负载均衡的技术，可以根据系统的硬件资源，任意定义ISMG软件各功能模块对资源的使用和占用份额。优化整个硬件和网络资源的配置。
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公开(公告)号：CN119342587B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411875496.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/0446 , H04W72/0457 , H04W72/50 , H04W72/541 , H04W72/52 , H04B7/185 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种波束资源管理方法、装置和电子设备，涉及卫星通信的技术领域，该方法将目标卫星星座所服务的小区集合在当前时隙的数据流量矩阵作为目标多智能体深度强化学习模型中每个智能体的状态，以使每个智能体在预设约束条件下，根据状态输出当前时隙其对应波束的照射方向或带宽分配策略，进而将当前时隙下所有波束的照射方向和带宽分配策略作为目标卫星星座的波束资源管理策略。一个波束对应模型中的一对智能体，分别用于波束的照射方向和带宽分配策略，并且，所有智能体的全局奖励与目标卫星星座的总吞吐量正相关，与总时延差、总负载差和波束干扰强度负相关。因此，该方法能够有效地提升系统性能和信号质量。
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公开(公告)号：CN119342587A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411875496.7
申请日：2024-12-19
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W72/044 , H04W72/0446 , H04W72/0457 , H04W72/50 , H04W72/541 , H04W72/52 , H04B7/185 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种波束资源管理方法、装置和电子设备，涉及卫星通信的技术领域，该方法将目标卫星星座所服务的小区集合在当前时隙的数据流量矩阵作为目标多智能体深度强化学习模型中每个智能体的状态，以使每个智能体在预设约束条件下，根据状态输出当前时隙其对应波束的照射方向或带宽分配策略，进而将当前时隙下所有波束的照射方向和带宽分配策略作为目标卫星星座的波束资源管理策略。一个波束对应模型中的一对智能体，分别用于波束的照射方向和带宽分配策略，并且，所有智能体的全局奖励与目标卫星星座的总吞吐量正相关，与总时延差、总负载差和波束干扰强度负相关。因此，该方法能够有效地提升系统性能和信号质量。
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公开(公告)号：CN117833987A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311864798.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B7/185 , H04W72/0446 , H04W72/0453 , H04W72/0457 , H04W72/044 , H04W72/512 , H04W72/543 , H04W84/06 , G06N3/092
Abstract: 一种基于多智能体深度强化学习的地球同步轨道卫星动态波束调度方法涉及卫星通信领域。其中每个智能体负责一个激活波束的照亮模式和带宽资源分配模式的优化。结合深度强化学习算法与地面用户环境的高效交互，充分地利用了波束的空间、时间、频率三方面自由度，动态地进行波束覆盖和资源调度，可以将有限的GEO星上资源与地理分布不均匀性和时变性的地面流量需求互相适配。此外，所提出的GEO卫星动态波束调度方法考虑了地面小区的时延公平性，使得本发明更好地确保了地面用户的服务质量。进而，经过联合优化后，可以将本发明离线部署于GEO卫星以实现波束的动态和高效调度。
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公开(公告)号：CN101853480A
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN200910081205.6
申请日：2009-03-31
Applicant: 北京邮电大学
Inventor： 潘维民
Abstract: 本发明公开了一种运用神经网络(RRL、BP、SOM神经网络)来建立预测模型进行短线外汇交易的方法，并通过比较试验来确定使用哪种神经网络来预测一定交易时间间隔的交易信号(买入或卖出)。其中：RRL神经网络预测模型，采用自组织学习法，输出需根据向量F来决定sell、buy和do nothing信号。BP神经网络预测模型和SOM神经网络预测模型，是通过建立网络对象并初始化，可用MATLAB神经网络工具箱函数来建立，输出将获得3个输出结果，分别对应sell、buy、do nothing。
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