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公开(公告)号：CN106464531B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201580030009.X
申请日：2015-06-04
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/085 , H04L41/0663 , H04L41/0668 , H04L41/0896 , H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L45/28 , H04L47/12 , H04L47/25
Abstract: 在此所描述的技术和/或系统实现了故障处理服务，其能够确保只要没有多于预定的最大故障数目，网络的至少一部分就能够避免拥塞(例如，超过容量的链路)。故障处理服务基于网络拓扑对可能故障的不同组合建模并且然后计算经由个体路径要被传递的业务量，使得只要发生的实际故障的数目小于或等于预定的最大故障数目，拥塞就被避免。
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公开(公告)号：CN109617704A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811582071.1
申请日：2018-12-24
Applicant: 中南大学
CPC classification number: H04L12/12 , H04L41/142 , H04L41/145 , H04L41/147
Abstract: 本专利公开了一种基于预测的40-100Gbps以太网节能策略实施方法。IEEE802.3bj标准为40-100Gbps节能以太网(Energy Efficient Ethernet,EEE)定义了快速唤醒(Fast Wake)和深度睡眠(Deep Sleep)两种节能状态，不同节能状态对应的节能量和状态转换延迟不同。基于预测的40-100Gbps以太网节能策略在保证数据帧尾延迟不超过预定期望延迟的前提下，周期性地根据历史信息预测下一个周期内数据帧的到达数量，并基于此预测结果选择下一周期内使用的节能状态以及控制EEE离开节能状态的时机，从而在提升节能量和减少尾延时两方面取得较好的折中。实验结果表明，本专利设计的基于预测的40-100Gbps以太网节能策略能够在将数据帧的尾延迟控制在期望值内的同时，相比于现有节能策略达到更优的节能效果。
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公开(公告)号：CN109412889A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811200800.2
申请日：2018-10-16
Applicant: 翟红鹰
Inventor： 翟红鹰
IPC: H04L12/26 , H04L12/24 , H04L29/08 , H04L29/06 , G06F16/958
CPC classification number: H04L43/045 , H04L41/142 , H04L63/0442 , H04L67/22
Abstract: 本发明公开了一种用户数据统计分析方法、设备及计算机可读存储介质，该方法通过在用户共享数据库中采集用户数据；根据预设标准对采集的用户数据进行分类；对分类的数据进行统计分析；将统计分析的结果生成可视化图形。通过采用本发明的方法解决了用户的数据重复在各个平台存储，能够避免因数据采集而建立庞大的数据体系，减少了用户重复的工作量。
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公开(公告)号：CN109218005A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811361326.1
申请日：2018-11-15
Applicant: 苏州裕太车通电子科技有限公司
Inventor： 姚赛杰
CPC classification number: H04L5/0053 , H04L41/142 , H04L43/08
Abstract: 本发明公开了一种无自协商信号的以太网设备的并行检测方法，适用于并行检测传统以太网设备以及无自协商信号的以太网设备；包括：本端物理层进入并行检测模式；若检测到传统信号，则将链路协商控制信号传递给IEEE802.3自协商功能；若检测到训练信号，则自动设置为从动模式，并与对端物理层建立连接；若既未检测到传统信号也未检测到训练信号，则切换至向对端物理层发送训练信号，并与对端物理层建立连接。本发明的有益效果在于：提供一种新的并行检测方法，该方法不仅能够并行检测传统以太网设备发出的传统信号，也能并行检测无自协商信号的以太网设备发出的训练信号，使得超长线以太网设备能够同时兼容传统以太网与无自协商信号的以太网。
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公开(公告)号：CN109067590A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810984479.5
申请日：2018-08-28
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/065 , H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/145
Abstract: 一种基于耦合链接核中心性累积指标的提高相互依存网络鲁棒性的方法，包括以下步骤：步骤一：建立相互依存网络模型；步骤二：计算得到相互依存网络中K‑shell值为1的节点；步骤三：通过迭代计算，得到相互依存网络中每个节点的K‑shell值；步骤四：计算相互依存网络中每个节点的核中心性；步骤五：计算耦合链接的核中心性累积指标；步骤六：根据核中心性累积指标大小对相互依存网络中的所有耦合链接进行降序排列，找出核中心性累积指标最大的前设定百分比的耦合链接，并在相互依存网络G中删除这些耦合链接。本发明采用耦合链接两端节点核中心性的累积来寻找脆弱的耦合链接，通过移除少量累积值大的耦合链接可以有效提升相互依存网络的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108964998A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810735317.8
申请日：2018-07-06
Applicant: 北京建筑大学 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
CPC classification number: H04L41/14 , H04L41/142 , H04L43/04
Abstract: 本发明公开了一种网络实体行为奇异性检测方法及装置，本发明通过提取训练周期内网络实体访问网络行为的时域、空域和频域特征，为其时域、空域和频域行为画像，并以此画像作为网络实体后续网络行为奇异性检测依据，相对于现有技术来说，本发明采取自主学习而无需专家经验和先验知识，检测准确率较高，计算复杂性较低，且可以同步检测和演进画像以确保检测结果的时效性，可以支持多种基于网络流量检测技术的业务应用。
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公开(公告)号：CN108923983A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810776612.8
申请日：2018-07-13
Applicant: 南昌航空大学
CPC classification number: H04L41/147 , G06N3/0445 , G06N3/08 , H04L41/142 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种机会网络链路的预测方法、装置及可读存储介质，该方法包括如下步骤：采用时间序列分析方法，对通讯数据进行切片处理，并将通讯数据中的节点连接时间以及节点断开时间进行数据转化以得到节点连接属性信息，根据节点标志、节点连接时间、节点断开时间以及节点对连接状态信息映射成连续的实数向量，并将实数向量按时间顺序转化为时序向量序列；建立初始循环神经网络模型，将时序向量序列输入至初始循环神经网络模型中，经迭代训练测试得到目标模型，以对机会网络链路进行预测。本发明提出的机会网络链路的预测方法，可实现对机会网络链路的有效预测。
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公开(公告)号：CN108847993A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810805798.5
申请日：2018-07-20
Applicant: 中电科新型智慧城市研究院有限公司
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/147 , H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/145
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶路径中间节点资源分配的链路预测方法，其通过建立网络模型G，选取网络G中任意两个未连接节点x和节点y作为待预测节点对，计算待预测节点对在所有二阶路径中间节点资源分配作用下的相似度值L2x，y；其次，计算该节点对在所有三阶路径两个中间节点资源传递分配作用下的相似度值L3x，y；最后，结合二阶路径和三阶路径中间节点资源分配作用，计算网络G中任意两个未连接节点对的最终相似度值Sxy，根据最终相似度值Sxy对待预测节点对进行网络链接预测。本发明充分挖掘了网络路径结构特点，深入刻画了关键节点的作用，网络链路预测精确度高。
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公开(公告)号：CN108811028A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810814586.3
申请日：2018-07-23
Applicant: 南昌航空大学
CPC classification number: H04W40/18 , H04L41/142 , H04L41/147
Abstract: 本发明涉及一种机会网络链路的预测方法，该方法包括如下步骤：在机会网络中根据链路预测精度，选取确定第一指标相似度以及第二指标相似度；根据机会网络中的节点历史信息，分别对第一指标相似度以及第二指标相似度进行改进，以分别得到第一改进相似度以及第二改进相似度；通过加权平均法对第一改进相似度以及第二改进相似度进行融合以得到单位目标相似度，并根据多个单位目标相似度得到节点对目标相似度，根据节点对相似度对机会网络进行链路预测。本发明提出的机会网络链路的预测方法，可对机会网络的链路进行准确预测。
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公开(公告)号：CN108768735A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810565414.7
申请日：2018-06-04
Applicant: 佛山科学技术学院
CPC classification number: H04L41/12 , H04L41/142 , H04L41/145 , H04L43/50
Abstract: 本公开面向计算机网络中广泛存在的二分图拓扑结构，提出一种测试床拓扑结构的二分图采样方法及装置，采用二分图采样方法，在维持拓扑属性稳定不变的前提条件下大比例降低测试床构建所需的仿真资源节点数量，解决有限仿真资源条件下的测试床构建难点问题，从而达到大幅度降低测试床构建成本和提高测试任务运行时间复杂性等经济效益，本发明可以在保持节点度分布、聚类系数和路径长度等重要拓扑属性稳定即近似保持不变的前提下，大比例地缩减计算机网络测试床二分图拓扑结构的规模，规模缩减率可以达到96％以上。
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