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公开(公告)号：CN113610303B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202110910283.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种负荷预测方法及系统，该方法包括：101，根据当前联邦学习最优分组匹配策略，每个边缘服务器将对应分组的本地模型进行聚合，得到每个边缘服务器的全局模型；102，用户终端通过各自用电负荷数据，对接收到的全局模型进行本地训练，得到每个用户终端在当前联邦学习的本地模型；103，根据全局模型和每个本地模型间的模型相似度，以及每个用户终端完成本地训练所需时延，获取下一联邦学习最优分组匹配策略；104，重复101至103，得到目标分组匹配策略和不同分组负荷预测模型；105，基于目标分组匹配策略，通过每个分组负荷预测模型，对各自组内用户终端进行负荷预测。本发明提升负荷预测精度，减少模型训练时间。
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公开(公告)号：CN111901392A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010642383.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司
IPC: H04L29/08 , H04W52/30 , H04W52/34 , G06F12/0813
Abstract: 为缓解应急通信场景中局部流量激增带来的网络压力，本发明实施例提供一种面向移动边缘计算的内容部署与分发方法及系统，实现针对动态未知网络环境下的自适应内容部署策略与发射功率的联合优化，该方法包括：以最大化系统长期平均内容命中率为目标，建立目标优化问题；根据缓存节点和请求节点的物理域及社交域信息，构建带权图，并根据所述带权图对缓存节点进行分簇，得到分簇后的缓存节点；基于深度强化学习，求解所述目标优化问题，确定所述分簇后的缓存节点的行为选择策略，以使用户直接从本地获取内容请求。本发明实施例采用深度强化学习方法，实现流行度未知或动态变化时，缓存节点自适应的存储策略以及发射功率协同优化。
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公开(公告)号：CN119539009A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411432844.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06N3/082 , G06N3/092 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种传算资源动态适配的协同推演模型剪枝分割方法及装置，涉及人工智能技术领域，方法包括：获取边端节点之间的传输速率、边端节点算力比、预设最低识别精度，并加载预训练的识别模型；将传输速率、边端节点算力比和预设最低识别精度输入至预训练的强化学习模型，对识别模型进行剪枝分割决策，获得强化学习模型输出的剪枝分割决策结果。通过上述方式，在强化学习模型的剪枝分割决策中综合考虑边端节点之间的传输速率、边端节点算力比和识别模型的最低精度，使得最终生成的剪枝分割决策结果可动态适配边端两侧的传输资源、计算资源以及精度需求，优化剪枝分割策略，进而降低剪枝分割后的识别模型的推演时延。
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公开(公告)号：CN119004246A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410879467.1
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王莉 , 徐连明 , 王凯亮 , 张东辉 , 吴鑫 , 刘虓 , 于然 , 王宣元 , 魏思涵 , 任建伟 , 李信 , 金燊 , 鲁杰 , 门宝霞 , 周国亮 , 于蒙 , 张姣姣
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种基于自适应联邦学习的设备选择方法和装置，其中，方法包括：以当前轮次联邦训练选取的边端设备节点的数量最大化为目标，建模多臂老虎机MAB问题，基于当前轮次联邦训练的预设资源利用率阈值、预设时间阈值和预设设备数量阈值确定约束条件；确定每一边端设备节点的性能参数预测值、下载速率、上传速率、当前本地数据量和本地模型测试精度，提取得到每一边端设备节点的性能特征向量，性能参数预测值包括训练时间预测值和资源利用率预测值；基于每一边端设备节点的性能特征向量，在约束条件下，对MAB问题进行求解，确定当前轮次联邦训练的最优设备选取方案。本发明提高了联邦训练的效率和成功率，降低了算力和通信资源开销。
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公开(公告)号：CN118486323A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410641343.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: G10L21/0316 , G10L21/0224 , G10L21/0232 , G10L19/16 , G10L25/03 , G10L25/18 , G10L25/30
Abstract: 本发明提供一种音频降噪方法、装置、设备及存储介质，音频降噪方法包括获取观察音频信号；将所述观察音频信号输入双域特征融合音频降噪模型，得到融合特征；对所述融合特征进行解码，得到去噪后音频；其中，所述双域特征融合音频降噪模型基于双域特征融合损失函数、音频降噪损失函数以及差异特征增强损失函数进行联合训练得到，本发明综合频域特征与时域编码特征，充分挖掘音频特征信息，提高音频降噪方法的准确度与泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118018683A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311790265.1
申请日：2023-12-22
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
Inventor： 于然 , 王凯亮 , 王莉 , 费爱国 , 邢宁哲 , 万莹 , 庞思睿 , 张东辉 , 徐连明 , 李靓 , 鲁杰 , 李信 , 张姣姣 , 赵子兰 , 吴鑫 , 佟昆睿 , 张阳洋
Abstract: 本发明涉及视频感知技术领域，提供一种多源视频感知调度方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取各视频感知设备在任一目标时隙内采集的视频数据中的前序视频信息，并从中提取待检测目标的特征信息，根据提取的特征信息确定在目标时隙内对各视频感知设备的调度配置策略并下发给各视频感知设备进行视频回传控制；其中，调度配置策略用于调度各视频感知设备中的目标感知设备在目标时隙内进行视频回传，以及用于指示目标感知设备在目标时隙内进行视频回传时所采用的帧率和分辨率。通过联合考虑视频内容特征、感知范围、可用传输与计算资源，对视频进行回传调度及配置策略的优化，实现感知范围、感知精度和时延开销的有效均衡，提升了感知性能。
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公开(公告)号：CN111901392B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010642383.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司
IPC: H04L67/10 , H04L67/1097 , H04W52/30 , H04W52/34 , G06F12/0813
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公开(公告)号：CN113610303A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110910283.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种负荷预测方法及系统，该方法包括：101，根据当前联邦学习最优分组匹配策略，每个边缘服务器将对应分组的本地模型进行聚合，得到每个边缘服务器的全局模型；102，用户终端通过各自用电负荷数据，对接收到的全局模型进行本地训练，得到每个用户终端在当前联邦学习的本地模型；103，根据全局模型和每个本地模型间的模型相似度，以及每个用户终端完成本地训练所需时延，获取下一联邦学习最优分组匹配策略；104，重复101至103，得到目标分组匹配策略和不同分组负荷预测模型；105，基于目标分组匹配策略，通过每个分组负荷预测模型，对各自组内用户终端进行负荷预测。本发明提升负荷预测精度，减少模型训练时间。
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公开(公告)号：CN118010020A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311787079.2
申请日：2023-12-22
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司
Inventor： 王莉 , 费爱国 , 于然 , 王凯亮 , 徐连明 , 谢雅琪 , 侯鲁洋 , 任建伟 , 宋伟 , 赵阳 , 刘敏 , 张东辉 , 那琼澜 , 刘昀 , 张翼 , 申昉 , 纪雨彤 , 齐灿
IPC: G01C21/20 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F18/23213 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供一种多目标多无人机路径规划方法、装置和设备。该方法包括：确定初始迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集；分别确定各无人机访问结束后的初始剩余能量，以及所有无人机的初始访问效益值和；基于禁忌搜索算法获得各无人机对应的救灾点访问有序集；确定所有无人机的访问效益值和；确定各无人机对应的当前最优救灾点访问有序集；基于贪心算法确定当前迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集；对当前迭代轮次各无人机对应的初始救灾点访问有序集基于所述禁忌搜索算法和所述贪心算法进行迭代优化，直至迭代次数达到预设次数，获得各无人机对应的最优救灾点访问有序集。本发明考虑了时间、目标变化，进而实现效益值最大化。
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公开(公告)号：CN119784972A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411674970.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于在线难例挖掘的端到端散射体轮廓建模方法，包括：获取待建模的点云组数据和预先训练的轮廓建模网络；其中，轮廓建模网络包括骨干网络、点云组检测网络、顶点检测网络和边缘检测网络，点云组检测网络为集成在线难例挖掘模块的检测网络；将待建模的点云组数据输入骨干网络得到点云特征数据；将点云特征数据输入点云组检测网络得到包含顶点的点云组；基于顶点检测网络和边缘检测网络对包含顶点的点云组进行顶点检测和边缘检测生成线框模型；基于线框模型生成水密平面得到散射体轮廓模型。不仅提高了对正样本的识别精度，还增强了对负样本的鲁棒性，有效解决了传统点云组检测中因正负样本不均衡而导致的性能问题。
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