公开(公告)号：CN118301219B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410396008.8

申请日：2024-04-02

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 卿凤 ,  张红 ,  李少达 ,  杨容浩 ,  谭骏祥 ,  胡古月

IPC: H04L69/04 ,  H04L45/12 ,  H04L45/48 ,  H04L67/12 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种适用高山峡谷地区的轻量化网络小样本数据自动提取方法。针对网络数据采集过程，设计了基于压缩感知的采集信息传输方法，将原始稀疏数据压缩为小数据包进行传输重构，同时设计了基于图模型的中继多跳转发机制，以降低数据传输汇集过程的能量开销。针对网络数据信息提取过程，提出了基于数据增强的长短期记忆网络，应对网络样本规模小的挑战，同时结合知识蒸馏技术对构建的深度神经网络进行轻量化处理，使得模型适用于高山峡谷环境中资源受限的物联网节点部署。本发明适用于智能物联网和边缘计算数据提取领域。

公开(公告)号：CN119182830A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202410396010.5

申请日：2024-04-02

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 卿凤 ,  张红 ,  李少达 ,  杨容浩 ,  谭骏祥 ,  胡古月

IPC: H04L69/04 ,  H04L45/12 ,  H04L45/48 ,  H04L67/12 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及一种轻量化网络小样本数据自动提取方法。在网络数据采集阶段，设计了基于压缩感知的采集信息传输方法，该方法能够将原始的稀疏数据高效地压缩为小数据包，不仅显著减少了数据传输量，而且保证了数据在传输重构过程中的完整性。同时，我们还针对高山峡谷等特殊环境，设计了基于图模型的中继多跳转发机制。这一机制通过优化数据传输路径，有效降低了数据传输汇集过程中的能量开销，从而提高了数据收集的效率和可靠性。在网络数据信息提取阶段，我们提出了基于数据增强的长短期记忆网络方法。这一方法能够有效应对网络样本规模小的挑战，通过数据增强技术扩充数据集，提高了模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN118301219A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410396008.8

申请日：2024-04-02

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 卿凤 ,  张红 ,  李少达 ,  杨容浩 ,  谭骏祥 ,  胡古月

IPC: H04L69/04 ,  H04L45/12 ,  H04L45/48 ,  H04L67/12 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/096 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种适用高山峡谷地区的轻量化网络小样本数据自动提取方法。针对网络数据采集过程，设计了基于压缩感知的采集信息传输方法，将原始稀疏数据压缩为小数据包进行传输重构，同时设计了基于图模型的中继多跳转发机制，以降低数据传输汇集过程的能量开销。针对网络数据信息提取过程，提出了基于数据增强的长短期记忆网络，应对网络样本规模小的挑战，同时结合知识蒸馏技术对构建的深度神经网络进行轻量化处理，使得模型适用于高山峡谷环境中资源受限的物联网节点部署。本发明适用于智能物联网和边缘计算数据提取领域。