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公开(公告)号:CN113591950A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110811007.1
申请日:2021-07-19
申请人: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号: G06K9/62 , H04L12/851
摘要: 本发明属于网络流量分类技术领域,公开了一种随机森林网络流量分类方法、系统、存储介质,随机森林网络流量分类系统包括:流量捕获采集模块捕获并存储网络流量;数据预处理模块对待分类数据进行预处理;将具有相同IP五元组信息的数据包汇聚成一个网络流,并提取每个流的流量特征,进行特征选择;分类模块封装与加载训练完成的分类模型;并利用选择的分类模型对待分类的数据样本进行分类预测;展示模块在web页面展示分类结果。本发明的网络流量分类系统可以自动进行网络流量数据包的捕获和存储,以及数据的处理。然后可以选择优化的随机森林分类模型或其它机器学习算法的模型进行分类预测,并将结果可视化。
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公开(公告)号:CN114422447A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202111604883.3
申请日:2021-12-25
申请人: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC分类号: H04L47/215 , H04L47/52 , H04L47/6275
摘要: 本发明属于通信网络技术领域,公开了多业务多网络融合通信调度方法及系统、介质、终端、应用。针对应急网络带宽有限、总带宽不稳定、关键流量传输无法保证的问题,提出一种基于数据队列检测,动态调整带宽的算法,并由此构建基于HETB的多业务多网络融合通信调度方法,包括:在传统层级令牌桶算法HTB的基础上,根据网络情景对流量结构进行优化;获得具有弹性优先级的令牌桶算法HETB,使得关键的流量在紧急情况下借用到足够带宽,完成通信。本发明设计基于数据队列检测的带宽抢占策略,满足了高优先级的业务网络资源实时通信需求,同时低优先级的业务数据也能传输。本发明大大提升了网络的可用程度,速度快、效果好。
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公开(公告)号:CN113553245B
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN202110549223.3
申请日:2021-05-20
申请人: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
摘要: 本发明属于日志异常检测技术领域,公开了一种结合双向切片GRU与门控注意力机制日志异常检测方法,包括:使用spell在线解析日志,通过提取日志的log key,将日志解析为结构化序列,引入双向切片与门控注意力机制构建日志异常检测模型,并将解析到得到的特征序列作为日志异常检测模型的输入进行日志异常检测模型训练,利用训练好的日志异常检测模型进行日志异常检测。本发明的日志异常检测算法,具有参数简单,收敛速度快的优点,在减少了运行时间的同时,取得了较高的准确率,在对于大型信息系统的日志分析中取得了较为理想的效果。
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公开(公告)号:CN114422447B
公开(公告)日:2024-05-17
申请号:CN202111604883.3
申请日:2021-12-25
申请人: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC分类号: H04L47/215 , H04L47/52 , H04L47/6275
摘要: 本发明属于通信网络技术领域,公开了多业务多网络融合通信调度方法及系统、介质、终端、应用。针对应急网络带宽有限、总带宽不稳定、关键流量传输无法保证的问题,提出一种基于数据队列检测,动态调整带宽的算法,并由此构建基于HETB的多业务多网络融合通信调度方法,包括:在传统层级令牌桶算法HTB的基础上,根据网络情景对流量结构进行优化;获得具有弹性优先级的令牌桶算法HETB,使得关键的流量在紧急情况下借用到足够带宽,完成通信。本发明设计基于数据队列检测的带宽抢占策略,满足了高优先级的业务网络资源实时通信需求,同时低优先级的业务数据也能传输。本发明大大提升了网络的可用程度,速度快、效果好。
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公开(公告)号:CN113553245A
公开(公告)日:2021-10-26
申请号:CN202110549223.3
申请日:2021-05-20
申请人: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
摘要: 本发明属于日志异常检测技术领域,公开了一种结合双向切片GRU与门控注意力机制日志异常检测方法,包括:使用spell在线解析日志,通过提取日志的log key,将日志解析为结构化序列,引入双向切片与门控注意力机制构建日志异常检测模型,并将解析到得到的特征序列作为日志异常检测模型的输入进行日志异常检测模型训练,利用训练好的日志异常检测模型进行日志异常检测。本发明的日志异常检测算法,具有参数简单,收敛速度快的优点,在减少了运行时间的同时,取得了较高的准确率,在对于大型信息系统的日志分析中取得了较为理想的效果。
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公开(公告)号:CN113157860A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110370413.9
申请日:2021-04-07
申请人: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 北京大学 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216
摘要: 本发明公布了一种基于小规模数据的电力设备检修知识图谱构建方法,包括以下步骤:爬取知识百科网站,构建电力基础语料数据集,所述电力基础语料数据集中至少包括检修手册和根据检修手册中的基础词汇爬取的百科知识;根据所述电力基础语料数据集和通用词典,统计词频构建电力领域主题词典;根据所述电力基础语料文档数据集,生成电力语义词向量转换模型,并根据所述转换模型计算所述检修手册中的基础词汇和所述百科知识的语义相似度;判断所述语义相似度是否大于阈值,如果是,则建立所述检修手册和所述百科知识之间的语义关联关系,构建知识图谱。本发明的方法可以满足故障原因查询、处理措施检索和相关知识参考的场景。
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公开(公告)号:CN113157860B
公开(公告)日:2022-03-11
申请号:CN202110370413.9
申请日:2021-04-07
申请人: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 北京大学 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216
摘要: 本发明公布了一种基于小规模数据的电力设备检修知识图谱构建方法,包括以下步骤:爬取知识百科网站,构建电力基础语料数据集,所述电力基础语料数据集中至少包括检修手册和根据检修手册中的基础词汇爬取的百科知识;根据所述电力基础语料数据集和通用词典,统计词频构建电力领域主题词典;根据所述电力基础语料文档数据集,生成电力语义词向量转换模型,并根据所述转换模型计算所述检修手册中的基础词汇和所述百科知识的语义相似度;判断所述语义相似度是否大于阈值,如果是,则建立所述检修手册和所述百科知识之间的语义关联关系,构建知识图谱。本发明的方法可以满足故障原因查询、处理措施检索和相关知识参考的场景。
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公开(公告)号:CN114185822B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202111308502.7
申请日:2021-11-05
摘要: 本发明涉及数据缓存技术领域,提供一种多指针弹性缓冲器、增删控制字符的方法及存储介质。所述多指针弹性缓冲器,包括写指针、读指针、存储器,还包括:字符集检测模块和缓冲阈值测量模块;所述字符集检测模块配置有多组根据不同的接口协议定义的控制字符集检测逻辑,用于选择当前的控制字符集检测逻辑,检测输入数据中的控制字符集,在检测到控制字符集的情况下生成字符集检测信号;所述缓冲阈值测量模块用于确定存储器中有效数据的状态,在获取到字符集检测信号的情况下,根据存储器中当前的有效数据的状态确定读指针的递增值。本发明提高了弹性缓冲器设计的复用性和应用范围,且逻辑结构简单。
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公开(公告)号:CN114580467B
公开(公告)日:2023-11-17
申请号:CN202210163936.0
申请日:2022-02-22
申请人: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06F18/2431 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0442
摘要: 本发明属于电力数据治理的技术领域,提供了基于数据增强和Tri‑Training的电力数据异常检测方法及系统,包括如下步骤:获取用电序列数据;对用电序列数据进行预处理,得到预处理后的用电序列数据集合;对预处理后的用电序列数据进行数据映射增强,获得用电序列数据在不同特征空间中的数据表征;对用电序列数据在不同特征空间中的数据表征,基于Tri‑Training方法对电力数据进行异常判定。通过对电力数据表征映射到不同特征空间的方式,获得了同一电力数据的不同表征形式,能够进一步发掘异常电力数据的模式,提高异常数据判别的准确性。
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公开(公告)号:CN115169426B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202210163026.2
申请日:2022-02-22
申请人: 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要: 本发明属于智能用电技术领域,提供了基于相似性学习融合模型的异常检测方法及系统。其中,该方法包括获取待检测的用电信息;基于训练好的相似性学习融合模型进行用电异常检测;其中相似性学习融合模型的训练过程为:基于预先获取的电力数据构建异构信息网络,同时进行用户相似性用电行为学习,得到相似性用电行为分组;基于相似性用电行为分组,分别对不同组的用电行为数据进行上下文学习,获得用户的用电表示向量;采用图注意力机制来捕获相似性分组向量和不同组的用电表示向量之间相互依赖关系,从而获得用户的综合表示向量;利用用户的综合表示向量,构建softmax预测函数;基于softmax预测函数输出值的损失函数训练相似性学习融合模型的学习参数。
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