公开(公告)号：CN108600961A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810244938.6

申请日：2018-03-23

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤

IPC: H04W4/029 ,  H04W8/02 ,  H04W8/18 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种用户相似度的获得方法和装置、设备、存储介质。所述用户相似度的获得方法包括：获得第一用户移动轨迹和第二用户移动轨迹，并根据所述第一用户移动轨迹和所述第二用户移动轨迹，获得移动轨迹相似度；获得第一用户关系圈和第二用户关系圈，并根据所述第一用户关系圈和所述第二用户关系圈，获得关系圈相似度；根据所述移动轨迹相似度和所述关系圈相似度，获得第一用户和第二用户之间的用户相似度。采用本发明，能够提高获得的用户相似度的准确度。

公开(公告)号：CN108469325A

公开(公告)日：2018-08-31

申请号：CN201810172605.7

申请日：2018-03-01

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杨锋 ,  刘晓明 ,  徐慧 ,  张敬

IPC: G01L5/06

Abstract: 本发明涉及一种拉线塔拉线拉力监测装置，包括：两个端头、拉力测试构件和保护件，拉力测试构件固定连接于两个端头之间，拉力测试构件用于测试两个端头之间的拉力值，保护件设置于两个端头之间，保护件在拉力测试构件断裂或失效时，承担拉线的拉力；其中，两个端头远离拉力测试构件的端部用于接入拉线塔的待监测拉线中。上述拉力监测装置，结构简单，成本低，安装使用便捷，通过该拉力监测装置可以方便而高效地对拉线塔拉力进行实时监测，且在拉线松动时可通过拉力监测装置的拉力监测及时发现，对拉锚的后期维护也提供了极大的方便。

公开(公告)号：CN119760399A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411835086.X

申请日：2024-12-13

Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  王新宇 ,  陈少权 ,  许文广

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06F18/22

Abstract: 本申请提供了一种流量特征集的生成方法、模型的训练方法及设备，其中，该生成方法包括：将随机噪声和预设的稀有流量特征样本输入样本生成模型，得到伪造流量特征样本；伪造流量特征样本具有伪造流量特征，伪造流量特征与稀有流量特征样本的稀有流量特征相似；确定伪造流量特征样本是否为有效流量特征样本；在伪造流量特征样本确定为有效流量特征样本的情况下，将伪造流量特征样本作为稀有流量特征样本新增至预设的流量特征集中，以减小流量特征集中稀有流量特征样本与常见流量特征样本之间的数量差值。本方案可有效解决流量特征集中数据不平衡问题。

公开(公告)号：CN113535385B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202110684448.X

申请日：2021-06-21

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  王学新 ,  刘伯瑞 ,  孙凡清 ,  严亮

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种虚拟网络功能部署方法，包括：接收服务请求；其中，所述服务请求包括至少一个虚拟网络功能；获取每个候选服务器的资源总量及每个候选服务器的已分配的资源量；根据每个候选服务器的资源总量及每个候选服务器的已分配的资源量，构建兼顾系统利用率和系统负载均衡的目标函数；根据所述虚拟网络功能，寻找满足所述目标函数的候选服务器，以进行虚拟网络功能的部署。本发明还公开了一种虚拟网络功能部署装置、设备及存储介质，其综合考虑了系统的负载均衡及利用率，构建与负载不均衡度和系统利用率相关的目标函数，得到虚拟网络功能部署方案进行虚拟网络功能部署，实现系统的负载均衡度与利用率间的平衡，合理利用系统资源。

公开(公告)号：CN114462679B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202210003743.9

申请日：2022-01-04

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 杜翠凤 ,  何独一 ,  蒋仕宝 ,  罗春艳

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及通信技术领域，公开了一种基于深度学习的网络流量预测方法、装置、设备及介质，方法包括获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行预处理，得到流量预测数据；基于卷积神经网络和长短期记忆网络对所述流量预测数据进行特征提取，得到时间特征和空间特征；根据多模态注意力机制网络对所述时间特征和所述空间特征进行融合，得到网络流量预测结果。本方法能够减小预测结果的误差，提高预测结果的准确度。

公开(公告)号：CN114448599B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202210151457.7

申请日：2022-02-18

Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司 ,  暨南大学

Inventor： 杜翠凤 ,  官全龙 ,  蒋仕宝

IPC: H04L9/00

Abstract: 本发明公开一种入侵检测方法及系统，其由边缘节点对边缘侧自身的设备特征数据进行边缘入侵检测模型的构造，由云节点基于所有边缘节点的边缘入侵检测模型的模型输入和模型输出训练云节点的全局模型参数，其中，所述全局模型为基于贝叶斯深度学习的模型；同时云节点基于全局模型预测的误差精度自适应调整全局模型输入的采样数据量，本发明不仅能减少云节点通信传输的压力，还提升了云节点响应服务的能力。同时，本发明每隔一检测周期进行入侵检测模型的更新，全局模型的参数更新会随着边缘节点的数据分布的变动而变动，从而能提高入侵检测的准确率。

公开(公告)号：CN118916610A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410884828.1

申请日：2024-07-03

Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 ,  江西省军民融合研究院 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司

Inventor： 付珍 ,  杜翠凤 ,  陈少权 ,  曾军 ,  米红伟

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明涉及数据增强技术领域，尤其涉及一种数据质量增强方法、系统、设备和存储介质，方法包括：采集感知平台的样本数据，将样本数据通过聚类算法按照距离分为若干个簇，将样本点稀少的簇定义为感知薄弱区域，且划分若干网格；将样本数据纳入网格中，根据一个网格中的样本数据的数量对网格进行赋值；将网格的赋值输入RBM网络中，对样本数据进行特征映射，获取数据特征并利用时空关联实现数据质量的增强；其中，在时间维度上，相邻时间段数据存在相关性；利用同一个网格采样数据的时间相关性预测下一时刻的数据特征，并利用双向估计预测残差重构，修正本时刻的数据特征；采用解码器恢复本时刻的数据，实现不同网格数据质量的优化。

公开(公告)号：CN112699099B

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202011642915.4

申请日：2020-12-30

Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司 ,  江西省军民融合研究院

Inventor： 杜翠凤

IPC: G06F16/21 ,  H04W4/20 ,  H04W24/08

Abstract: 本发明提供一种用户投诉数据库扩充方法、装置及存储介质，方法包括：获取无投诉记录的用户和有投诉记录的用户的通信业务数据；基于通信业务数据回溯用户的信令信息，对信令信息进行分析，得到不同信令分析指标对应的分析结果；按照时间序列对每一次用户发生通信业务生成的分析结果进行排序；采用滑动窗口法对排好序的分析结果进行样本重构，得到重构样本；基于深度学习提取重构样本的信令特征；通过K‑NN算法，并根据重构样本的信令特征和有投诉记录的用户的信令特征，确定潜在投诉用户；将潜在投诉用户的信令信息和标签信息添加到用户投诉数据库中。本发明通过挖掘潜在投诉用户，扩充用户投诉数据库，能够提升网络质量评估的准确度。

公开(公告)号：CN118036768A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410148779.5

申请日：2024-02-01

Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司 ,  暨南大学

Inventor： 官全龙 ,  杜翠凤 ,  蒋仕宝 ,  陈少权 ,  张振 ,  梁晖

IPC: G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种联邦学习模型优化方法、设备、介质及程序产品，所述方法包括：获取边缘端采集的多属性数据，并计算边缘端的数据量因子、数据质量因子以及数据分布特征因子，从而得到边缘端的可信度；选取可信边缘端进行全局模型的参数更新；向可信边缘端发送第一全局参数，以使可信边缘端进行本地模型的训练，并得到本地模型参数；根据本地模型的平均误差以及预设的全局模型学习率，计算得到动态学习率；根据第一全局参数、动态学习率、可信边缘端的可信度以及本地模型参数，计算得到第二全局参数，实现全局模型的参数更新。本发明实施例解决了数据异构所导致的全局模型性能低下的问题，实现了全局参数更新速度和算法稳定度的平衡。

公开(公告)号：CN117728879A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410091420.9

申请日：2024-01-22

Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 ,  广州杰赛通信规划设计院有限公司 ,  暨南大学 ,  华南理工大学

Inventor： 杜翠凤 ,  陈少权 ,  官全龙 ,  唐杰 ,  陈三龙 ,  梁晖 ,  张振 ,  江瑞宇 ,  张英孔 ,  叶杨

IPC: H04B7/185 ,  H04W16/18 ,  H04W84/06

Abstract: 本发明公开了一种卫星节点部署方法。该方法包括：计算卫星链路的数据传输速率、卫星网络的可靠性、业务总时延和负载均衡系数；基于数据传输速率、业务总时延、卫星网络的可靠性和负载均衡系数，构建以部署成本最小化为目标的目标函数；采用强化学习算法求解目标函数，得到卫星节点的最佳部署位置；根据最佳部署位置部署卫星节点。本发明通过采用主从协同的方式构建星地组网架构，基于数据传输速率、业务总时延、卫星网络的可靠性和负载均衡系数，构建目标函数，保证了部署成本的最小化，采用强化学习算法能够快速求解卫星节点的最佳部署位置。