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公开(公告)号：CN113660293B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111218369.6
申请日：2021-10-20
Abstract: 本发明提供了一种面向SRv6云网的IOAM数据发布优化方法及系统，其中，该方法包括：根据设定定时参数在静默状态和测量状态之间循环切换，以在测量状态使SRv6可控边缘节点对流量数据包插入测量指令，在静默状态SRv6可控边缘节点放弃插入测量指令；通过非边缘节点利用测量指令对流量数据包进行测量，得到测量数据包；按压缩参数对所述测量数据包和非边缘节点中已缓存的属于同类型的流量数据包的测量数据进行压缩及封装处理，得到新的测量数据包，并将该新的测量数据包上传发布至目的节点。通过上述方案能兼容SRv6云网的松散控制架构，并减少测量数据量。
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公开(公告)号：CN113328915A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110616744.6
申请日：2021-06-02
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SRv6的随路网络测量方法，解决基于SRv6的随路网路测量方法的封装模式会增加节点的处理时间并降低节点处理效率的问题。设计新的OAM‑I SID，适用于普通SRv6及SRv6L3VPN网络场景下的随路网络测量。设计新的SID附加行为USD+和USP+，当SRH中的Segment Left为1且Flags第2比特位为1时，上传采集数据并移除外层IPv6头部及所有扩展头部。设计新的上传采集数据报文格式，报文包括OAM‑I SID及采集数据。采用随路网络测量Postcard模式，将随路网络测量中的指令头封装于SRH的Segment List[0]中，提高了节点的处理效率。
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公开(公告)号：CN111143457A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911384229.9
申请日：2019-12-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/25 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于多种来源数据源数据的学者同名排岐方法，所述方法包括以下步骤：(1)从多种来源集成多个数据源数据；(2)进行数据处理，中英文映射；(3)利用处理得到的数据进行图计算并生成知识图谱；(4)针对每个同名作者提取数据强特征值进行模糊匹配，将数据中能够与该字段匹配的数据添加到该字段对应类别；(5)在前一层次聚类的基础上进行弱特征提取，通过知识图谱进行路径查找；(6)计算两个节点之间的相似度，将相似度高于阈值的进行聚类，相似度低于阈值的进行类内判断。(7)针对每个同名作者提取数据强特征值进行复核聚类。(8)最终得到聚合后的知识图谱。
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公开(公告)号：CN106507415B
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201610916476.9
申请日：2016-10-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种面向移动网络的内容缓存及网络协同方法，所述网络架构由SD‑RAN、SD‑CN和控制器controller三部分组成，由多个软件定义的基站SD‑BS共同构成无线接入网SD‑RAN，SD‑BS与终端通过无线链路连接，每个SD‑BS都具有自己的缓存空间，由多个SD‑switcher软件定义的路由构成移动核心网SD‑CN，SD‑CN与因特网相连，每个SD‑switcher都具有自己的缓存空间；无线接入网SD‑RAN和移动核心网SD‑CN通过SD‑BS缓存策略和SD‑switcher缓存策略的二级缓存方式相互协作。采用本发明的技术方案，有效减少了网络中冗余内容的传输，提高了网络的性能。
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公开(公告)号：CN109753751A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910050825.7
申请日：2019-01-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的随机任务迁移方法，通过将单个任务划分为N个与设备无关的可迁移组件和2个设备相关的不可迁移组件，使用马尔科夫决策过程对系统建模，利用强化学习中Q学习算法产生确定任务组件的最优迁移策略，并将任务组件数据和最优策略记录，作为训练样本，以此训练深度神经网络，随着训练样本的不断增加，神经网络学习到的能力也会越强；在神经网络准确率达到一定程度时，可以仅经过一次前向传播就能够得到随机任务的近似最优迁移策略。本发明提出的方法很好的解决了设备相关与设备无关任务随机到达时最优迁移策略的生成问题，同时可以实现在线学习。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109726280A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811638993.X
申请日：2018-12-29
IPC: G06F16/335 , G06F16/36
Abstract: 本申请提供了一种针对同名学者的排歧方法及装置，属于计算机领域，所述方法包括：获取预先存储的数据集，数据集包括至少一个文献数据以及该文献数据对应的标识，文献数据包括作者名字；通过预设的相似度算法，从所述数据集包含的作者名字中，确定名字集合，所述名字集合包括满足预设相似度条件的作者名字，以及每个作者名字所属的文献数据的标识；针对所述名字集合包含的作者名字，根据所述作者名字所属的文献数据的标识、以及预设的知识图谱生成规则，确定该作者名字对应的第一知识图谱，其中，所述第一知识图谱包括至少一个节点，所述节点用于表示包含该作者名字、且属于同一作者的文献数据的集合。采用本申请，能够提高确定同名学者的效率。
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公开(公告)号：CN106878427A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710098914.X
申请日：2017-02-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/32
Abstract: 本发明公开一种基于分时信任的微服务调度方法，服务提供者向微服务注册中心注册微服务；微服务评价模块根据服务使用者的主动反馈进行分时服务评价；微服务计量模块对微服务使用过程中的环境与性能因素进行自动记录并分时计量；微服务评测模块综合微服务评价模块与微服务计量模块的结果进行微服务评测结果记录，并可以调制前两者的相应测量参数；微服务调度模块根据微服务评测模块的结果在微服务使用过程中可以自动分时调度不同的微服务为服务请求者提供相同的服务。本发明还公开一种基于分时信任的微服务调度中间件。通过本发明的技术方案，可以大大提高服务使用者的微服务使用体验。
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公开(公告)号：CN106506359A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610917287.3
申请日：2016-10-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/26
CPC classification number: H04L43/045 , H04L45/14
Abstract: 本发明公开一种NDN的网络自定义组织中间件，包括：可视化自定义配置模块、命名匹配模块与路由分发模块。可视化自定义模块中对命名解析模块与路由适配模块可视化自定义；命名匹配模块中包括命名解析组件、内容注册组件与资源匹配组件，命名解析组件对于内容名称进行解析策略选择，内容注册组件对所选择解析策略内容进行注册策略自定义，资源匹配组件对所注册内容的规范、范围与缓存策略进行自定义；路由分发模块中包括路由配置组件与传播策略组件，路由分发组件对已匹配资源的路由策略进行自定义，传播策略组件对以匹配资源的传播方式进行自定义。通过网络自定义组织中间件可对NDN网络传输结构进行自定义，能够灵活的配置内容网络拓扑与转发策略。
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公开(公告)号：CN103151685B
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201310056558.7
申请日：2013-02-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种氧化石墨烯调Q拉曼光纤激光器，属于激光技术和非线性光学领域。本发明主要包括泵浦源（1）、波分复用光纤耦合器（2）、拉曼光纤（3）、环形器（4）、氧化石墨烯可饱和吸收体（5）、输出耦合器（6）和偏振控制器（7）等，采用环形腔结构、线形腔结构或混合腔结构。本发明采用氧化石墨烯可饱和吸收体作为被动调Q器件，该种新型调Q器件具有价格低廉，制备简单等优势。整个装置采用全光纤结构，结合了氧化石墨烯材料的可饱和吸收性质和光纤的拉曼效应，可以实现波长灵活的、高稳定性的脉冲激光输出，是一种高效、紧凑的新型光源。
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公开(公告)号：CN103151686B
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201310057071.0
申请日：2013-02-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于氧化石墨烯被动锁模的拉曼光纤激光器，属于激光技术和非线性光学领域。本发明主要包括泵浦源（1）、合束器（2）、稀土掺杂光纤（3）、波分复用光纤耦合器（4）、拉曼光纤（5）、环形器（6）、氧化石墨烯可饱和吸收体（7）、输出耦合器（8）和偏振控制器（9）等，采用双环形腔结构、单环形腔结构或线形腔结构。本发明采用氧化石墨烯可饱和吸收体作为被动锁模器件，结合光纤的拉曼效应，实现了波长灵活的、高稳定性、高能量的超短脉冲激光输出。本发明可应用于通信传感、生物医疗和材料加工等多个领域。
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