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公开(公告)号：CN115344703A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210722648.4
申请日：2022-06-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/289 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供一种构建知识图谱的方法、电子设备和存储介质，该方法包括：获取目标文本，所述目标文本包括被标注的部分实体；基于所述目标文本，创建第一特征向量集合；根据所述第一特征向量集合，得到至少一个第一候选实例集合；利用强化学习的代理对所述第一候选实例集合进行筛选，得到至少一个目标实例；利用所述至少一个目标实例，创建第二特征向量集合；根据所述第二特征向量集合，得到至少一个第二候选实例集合；基于所述至少一个第二候选实例集合，构建知识图谱。本申请能够实现在对未知文本进行少量人工标注的情况下，可以低成本准确地构建知识图谱。
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公开(公告)号：CN114443593A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111522627.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F16/176 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F17/18
Abstract: 本申请提供一种基于生成对抗网络的多方数据共享方法及相关设备，方法包括：逐个发送随机向量到生成器网络进行处理，得到每个随机向量对应的合成数据；将全部随机向量对应的合成数据发送到每个判别器网络进行判别，得到每个判别器网络的判别结果，根据每个判别器网络的判别结果计算每个随机向量对应的合成数据的平均接受概率；将预设概率与每个随机向量对应的合成数据的平均接受概率进行比较，当某个随机向量对应的合成数据的平均接受概率大于等于预设概率时，将该随机向量对应的合成数据作为共享数据。通过本方法可以使得最终共享的数据具有较高的效用。
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公开(公告)号：CN114168952A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111242874.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本申请提供一种神经网络木马病毒防御方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取目标网络的训练数据集，训练数据集包括有一定量的训练用图片；通过预先训练的有效区域筛选器对每个训练用图片进行筛选，以去除每个训练用图片中用于设置木马病毒的无效区域，得到筛选后的训练数据集；通过筛选后的训练数据集对目标网络进行训练。在进入目标网络之前筛选掉无效区域，隐藏在无效区域中的木马病毒无法进入到后续目标网络当中，有效地保护目标网络训练数据及目标网络的安全性。
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公开(公告)号：CN114091100A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111391595.4
申请日：2021-11-23
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种满足本地差分隐私的轨迹数据收集方法及系统，本申请实施例提供的方法，首先，将设定的地理区域进行网栅离散化，在地理区域内形成满足本地差分隐私的网栅，以离散用户的轨迹数据；其次，根据形成的网栅，离散化用户的轨迹数据，即将用户的轨迹数据中的每个地理位置替换为该位置所在晶格的索引值；再次，以在网栅中的每个晶格内的用户轨迹数据为样本，学习得到隐马尔科夫模型；最后，从学习得到的隐马尔科夫模型中抽样生成该地理区域的轨迹数据集。由于在用户轨迹数据收集过程中每个用户的轨迹数据都通过最优本地哈希法进行扰动处理，所以解决了用户隐私泄露问题，提供的设定地理区域的轨迹数据集中剔除了用户隐私信息。
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公开(公告)号：CN109299436A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811079995.X
申请日：2018-09-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/16 , G06F17/18 , G06F16/901 , G06F21/62
Abstract: 本申请公开了一种满足本地差分隐私的偏好排序数据收集方法，用户终端利用Rule I和Rule II对偏好排序数据进行转化，并将转化后的数据加入噪声后发送给数据收集平台，数据收集平台和用户终端相互配合实现满足本地差分隐私的算法，并完成整个RI模型构建，基于构建的模型生成偏好排序数据。通过上述方法，能够在保证避免隐私泄露的同时保证收集的偏好排序数据具有较高的数据效用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102932279B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201210426226.9
申请日：2012-10-30
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/861 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种云环境数据中心多维资源调度系统及方法，属于云计算领域。本发明系统包括用户提交应用请求模块、资源状态采集模块、资源调度模块、应用请求优先级队列模块和虚拟化物理资源池；本发明方法首先检测所述资源状态采集模块采集到的虚拟化物理资源池中的多维资源的状态信息和用户提交应用请求模块中的当前应用请求集合，然后利用多属性决策的应用优先级调度算法，定义适用于虚拟化物理资源池中当前多维资源的状态均衡消耗的应用请求优先级队列，最后将优先级最高且满足资源约束的应用请求提交到云环境数据中心来执行。
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公开(公告)号：CN104536984A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410743705.2
申请日：2014-12-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30616
Abstract: 本发明涉及一种外包数据库中的空间文本Top-k查询的验证方法及系统，包括：构建IR树，将IR树与Merkle哈希树相结合构建MIR树；将MIR树分离成一棵MR树和多棵关键词树；对与输入的关键词相关的关键词树进行剪枝，生成剪枝后的关键词树；通过遍历MR树和剪枝后的关键词树，生成验证对象；通过遍历验证对象恢复MR树和关键词树根节点的哈希值，与原始数据库中的哈希值进行比较，若相同，则表示查询结果完整，否则查询结果不完整；计算验证对象中每个对象的评分，进行排序，与查询出的k个结果的顺序进行比较，若相同，则表示查询结果正确，否则查询结果错误。本发明的方法通过森林索引和条目剪枝的方法，减少了验证对象中的冗余信息，降低了通信开销和计算开销。
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公开(公告)号：CN114267024B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111291760.9
申请日：2021-11-02
Applicant: 北京邮电大学 , 中国人民解放军32802部队
IPC: G06V20/58 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本申请提供一种异常交通标志图像识别网络的训练方法及装置，通过对服务器中预先训练好的交通标志图像识别网络构造后门触发模式，可以提前完成异常交通标志图像识别网络的训练。在出现异常情况时对异常交通标志图像叠加训练好的后门，可以不需要在出现异常情况时切换到新的交通标志图像识别网络，这样就可以快速地对异常交通标志图像进行识别处理。同时，对于没有叠加后门的交通标志图像，训练好的异常交通标志图像识别网络可以输出与训练前的交通标志图像识别网络一致的结果，这样可以利用服务器中预先训练好的交通标志图像识别网络的优势去完成正常情况下交通标志图像识别的同时，做到对异常情况下交通标志图像的快速识别处理。
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公开(公告)号：CN118052272A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410189439.7
申请日：2024-02-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06N3/092 , G06N20/00 , G06N3/042 , G06F18/23 , G06F18/2413
Abstract: 本公开提供了一种多智能体强化学习方法及装置、电子设备、存储介质，属于超图表示学习技术领域，该方法包括：基于多智能体系统中各个智能体的观测信息生成多条超边。每条超边连接多个智能体，多条超边组成超图结构。超图结构为多智能体系统对应的通信结构。基于各个智能体的观测信息计算多智能体之间的消息权重。基于通信结构和消息权重生成多智能体系统对应的关联度。基于关联度对各个智能体的通信信息进行融合，得到每个智能体对应的融合通信信息。融合通信信息用于指导对应智能体的动作。本公开提供的多智能体强化学习方法及装置、电子设备、存储介质能对多个来自不同智能体的异构信息进行通信融合。
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公开(公告)号：CN117409183A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311491479.9
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06V10/24 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/096
Abstract: 本发明属于可信人工智能技术领域，具体公开了一种基于遥感数据的旋转目标检测模型有效性评估方法，解决了现有技术中的模型有效性评估方法存在的评估结果不全面且不精确的技术问题。本发明的评估方法包括利用遥感数据集训练旋转目标检测模型；确定多项评估指标，评估指标包括公平性指标、准确性指标、鲁棒性指标和隐私性指标中的至少一种以及可解释性指标；结合多项评估指标评估训练后的旋转目标检测模型的有效性。本发明结合公平性、准确性、鲁棒性和隐私性中的至少一种以及可解释性评估训练后的旋转目标检测模型的有效性，评估结果更为全面、准确。
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