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公开(公告)号：CN112492596A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011372360.6
申请日：2020-11-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于SDN的工业无线网络安全路由方法，该方法通过在工业生产环境布置SDN控制器，设计基于SDN的工业无线网络模型，控制器通过安全通道周期性收集节点的运行状态信息，通过合理的计算方法计算节点的综合信任值。通过节点的综合信任值来判断网络节点的行为是否可信。通过计算节点综合信任值检测内部攻击节点，从而解决传统网络安全技术无法解决内部攻击的安全问题。计算完节点的综合信任值后基于综合信任值设计基于绒泡菌觅食原理的生物启发算法作为网络安全路由算法，计算网络安全传输路径，找到一条高效可信的路径，安全传输信息，从而可以保证网络传输时避开恶意节点保证网络传输数据的高度可信。
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公开(公告)号：CN116011520B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310059697.9
申请日：2023-01-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/21
Abstract: 本发明设计一种云边端协同系统中轻量化模型的自动生成方法，属于自动机器学习领域；首先构建超网模型并对其进行选择，对得到的超网模型进行训练、评估与参数更新；在完成超网训练后，根据超网中的权重对子网选择和训练；最后通过优化超网模型提升生成过程的精度；在模型搜索上，本发明通过引入温度因子这一搜索策略优化，可以用更短的搜索时长完成相同的模型搜索任务；同时在子模型选择的过程中，不同的边、子操作等不会出现权重接近的情况，使结果模型更加可信和可靠。
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公开(公告)号：CN118353681A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410499256.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/147 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种基于因果特征选择的异常流量检测系统及方法，涉及网络安全通信技术领域。该方法包括：从异常流量环境中采集若干条流量记录作为初始流量；利用流量特征提取工具对初始流量进行流量特征提取，并为初始流量中的每条流量记录添加流量类别标签，构建流量数据集；对流量数据集进行异常数据清洗，并对清洗后的流量数据集中的流量特征进行归一化处理，构建数据集；采用前向选择算法和后向选择算法构建最终的因果特征集合；利用最终的因果特征集合和流量类别标签构建已标记的特征数据集D′，并用于训练极端随机树模型，将训练好的极端随机树模型用于异常流量检测结果，从而实现稳定的异常流量检测。
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公开(公告)号：CN117788297A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311823853.0
申请日：2023-12-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06T3/4076 , G06T3/4084
Abstract: 本发明提供一种基于超分辨率的深度图像增强的方法，涉及图像增强技术领域。本发明通过对高分辨率彩色图像进行分频率特征提取，提取出在后续超分辨率重建需要使用到的引导信息，然后再通过由扩张卷积构成的多尺度重建块对输入的低分辨率的深度图像进行细节恢复重建，最终得到相应的高分辨率的深度图像。本发明能够有效实现通过高频彩色图像的特征引导，利用彩色图像与深度图像之间的关系，从而达到低分辨率深度图像增强的目的，解决当图像中深度信息和强度信息不充分或有缺陷时，难以完成图像增强的问题。
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公开(公告)号：CN117412076A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311332522.7
申请日：2023-10-16
Applicant: 东北大学
IPC: H04N21/2343 , H04N21/234 , H04N21/24 , H04N21/44 , H04N21/2662 , H04N21/4402 , H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/462
Abstract: 本发明提供一种基于DASH的全景视频传输方法，涉及视频传输技术领域。该方法涉及全景视频QoE的确定、码率动态自适应选择和视口预测三部分；首先将全景视频在空间维度上分割固定尺寸的图块，并对每个视频图块做相应地质量分级；并将全景视频分成具有相同持续时间的视频帧序列块；然后确定对用户体验影响最大的参数，进而确定全景视频QoE的目标函数；使用强化学习的Asynchronous Advantage Actor‑Critic框架对全景视频的码率进行自适应选择；采用基于LSTM‑Seq2Seq的视口预测模型预测用户的视口。该方法设计了强化学习智能体在全景视频场景下的状态、动作以及奖励值函数，并通过长短期记忆网络方法预测用户视口改进了预测视口的准确性，进一步提高了用户的观看体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112650949B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202011642110.X
申请日：2020-12-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开一种基于多源特征融合协同过滤的区域POI需求识别方法，包括：步骤1：获取区域相关数据和POI相关数据；步骤2：设计基于K近邻的MR访问推断算法，得到用户访问POI的区域轨迹数据；步骤3：分析处理区域相关数据和POI相关数据，以及用户访问POI的区域轨迹数据，变成神经网络可以输入的形式；步骤4：构建带有注意力机制的神经协同过滤模型；步骤5：优化带有注意力机制的神经协同过滤模型；步骤6：建模区域和POI之间的关系，得到每个区域的POI需求。本发明采用了多特征融合的协同过滤的手段，不仅考虑了人群轨迹，还结合了区域的地理特征以及POI的评价特征，通过神经协同过滤模型去建(56)对比文件Ruiyun Yu 等.RePiDeM：A Refined POIDemand Modeling based on Multi-sourceData《.IEEE INFOCOM 2020 - IEEE Conferenceon Computer Communications》.2020,964-973.Y Song 等.Directional Skip-Gram:Explicitly Distinguishing Left and RightContext for Word Embeddings《.NAACL 2018》.2018,175-180.
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公开(公告)号：CN115037669B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202210449032.4
申请日：2022-04-27
Applicant: 东北大学
IPC: H04L45/02 , H04L45/12 , H04L45/645 , H04L49/25 , H04L41/044 , H04L41/14 , H04L41/0895
Abstract: 本发明提供一种基于联邦学习的跨域数据传输方法，首先设计了基于深度强化学习的智能路由方法，该方法根据网络当前状态做出最优的路由选择，其次引入联邦学习将各个域的深度强化学习智能体上传的参数进行融合，得到决策能力更强的深度强化智能体，并将该智能体应用于跨域路由的决策过程中，各域根据域间路由和本域内的路由策略对跨域数据进行数据转发，在保证域内隐私的前提下，本发明提升了大量数据跨域传输的性能，具有很强的现实意义和广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN112565247B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202011398154.2
申请日：2020-12-03
IPC: H04L65/1101 , H04L65/1059 , H04L65/1063 , H04L67/141
Abstract: 本发明提供一种基于IPv6的移动终端实时多媒体数据流传输系统及方法，涉及数据传输技术领域。本系统包括用户管理模块、视频推流模块、服务器端模块、视频拉流播放模块以及D2D(Device‑to‑Device Communication)通信模块；使用Wi‑Fi Direct建立了移动设备间的通信网络，实现了吞吐量较大、时延较低的D2D通信来传输实时多媒体数据流，有效地卸载了核心网络的流量。然后针对本系统的应用场景，设计了基于TCP的轮询传输机制，较好地解决了视频数据在D2D传输过程中缺少解码信息无法解码的问题。
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公开(公告)号：CN112261626A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011123667.2
申请日：2020-10-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种D2D辅助的以内容为中心多跳协作式路由方法，属于网络通信技术领域。该方法首先根据CCN节点结构设计适合D2D网络设备通信的节点结构，并设计传输过程的资源请求包和资源数据包；然后通过动态维持CCN流表结构及使用D2D通信共同完成资源发现中的请求包转发过程；当找到匹配资源后进行资源回溯，同时参考传统网络中的基于链路状态的路由协议，设计了D2D网络中GO节点拓扑维持过程。本发明以内容为中心进行资源的发现，结合CCN的思想，设计了适用于D2D网络的CCN节点结构，提升了数据传输效率，增强用户服务质量。
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公开(公告)号：CN112165636A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010945219.4
申请日：2020-09-10
Applicant: 东北大学
IPC: H04N21/238 , H04W4/70
Abstract: 本发明公开一种D2D网络多媒体流码率调节方法及多媒体流实时传输系统，属于无线网络通信技术领域，该系统在Android平台上进行实现，充分利用手机上的Wi‑Fi Direct技术以及其他多媒体功能，搭建起D2D通信群组，实现在一定范围内的D2D网络组建、文件传输、视频流数据编解码功能，本发明还提出了自适应多媒体流码率调节方法，该方法能感知接收端的网络状况，并依此请求不同码率的视频内容，实现多媒体流的实时传输。本发明将资源共享服务从蜂窝网络设施转移到设备到设备，提高频谱利用率和扩展系统容量。
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