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公开(公告)号：CN117939506B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410341807.5
申请日：2024-03-25
申请人： 云南大学 , 中国移动通信集团云南有限公司
IPC分类号： H04W24/02 , H04L41/0631 , H04L41/142 , H04W24/04
摘要： 本发明涉及智慧运维技术领域，具体提出一种基于近似依赖规则的无线通信网络异常检测方法，该方法包括以下步骤：基于网络运维数据及关键特征指标类别信息，高效构建描述关键特征指标间依赖关系及其不确定性的运维概率图；根据关键特征指标之间的可信互信息实现近似函数依赖挖掘，使用运维概率图结构对冗余依赖进行剪枝、使用评分上界对低评分依赖进行剪枝，以提升挖掘效率；选择对网络状态异常样本敏感的近似函数依赖作为近似依赖规则；使用核心元组和高频元组两种策略对网络监控工具采集的网络参数数据进行异常检测。本发明能准确检测出状态异常的网络，还可根据规则推断产生网络异常的原因。
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公开(公告)号：CN117939506A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410341807.5
申请日：2024-03-25
申请人： 云南大学 , 中国移动通信集团云南有限公司
IPC分类号： H04W24/02 , H04L41/0631 , H04L41/142 , H04W24/04
摘要： 本发明涉及智慧运维技术领域，具体提出一种基于近似依赖规则的无线通信网络异常检测方法，该方法包括以下步骤：基于网络运维数据及关键特征指标类别信息，高效构建描述关键特征指标间依赖关系及其不确定性的运维概率图；根据关键特征指标之间的可信互信息实现近似函数依赖挖掘，使用运维概率图结构对冗余依赖进行剪枝、使用评分上界对低评分依赖进行剪枝，以提升挖掘效率；选择对网络状态异常样本敏感的近似函数依赖作为近似依赖规则；使用核心元组和高频元组两种策略对网络监控工具采集的网络参数数据进行异常检测。本发明能准确检测出状态异常的网络，还可根据规则推断产生网络异常的原因。
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公开(公告)号：CN118803806A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410189848.7
申请日：2024-02-20
申请人： 中国移动通信集团云南有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 云南大学
摘要： 本公开实施例提供了一种基站资源的分配方法、装置、电子设备和存储介质，方法包括：根据获取的预设区域内的基站对应的基站资源可分享图、各基站的当前负载以及GCN网络，获取各基站对应的负载特征矩阵向量；根据基站资源可分享图，从各基站对应的负载特征矩阵向量中，获取任一基站的负载特征矩阵向量，以及任一基站的任一可分享基站的负载特征矩阵向量；根据任一基站以及任一可分享基站的负载特征矩阵向量，确定任一基站与任一可分享基站进行资源分享时的分享方、被分享方和分享比例；根据分享方、被分享方和分享比例、任一基站与任一可分享基站之间的资源互补值，确定任一基站对应的资源分配策略，以基于资源分配策略对任一基站进行资源分配。
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公开(公告)号：CN118802467A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410189045.1
申请日：2024-02-20
申请人： 中国移动通信集团云南有限公司 , 中国移动通信集团有限公司 , 云南大学
IPC分类号： H04L41/0631 , H04L41/0677
摘要： 本申请公开了一种网络故障根因分析方法，用以解决现有网络故障根因分析方法依赖于运维人员的工作经验，无法对网络问题进行精准诊断以及快速处理的问题。方法包括：获取待分析网络特征数据；将所述待分析网络特征数据输入预先训练完成的自编码器网络，通过所述自编码器网络对所述待分析网络特征数据进行属性约减，得到特征类别数据集以及故障类别节点集；根据所述特征类别数据集以及所述故障类别节点集，生成故障类别依赖图；根据所述故障类别依赖图，计算所述特征类别数据集中各特征类别对网络故障的贡献度，根据所述贡献度，确定网络故障类别。
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公开(公告)号：CN118940915A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411383807.8
申请日：2024-09-30
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25
摘要： 本发明公开一种融合时空特征的区域电网线损预测方法，属于时空序列预测领域。通过区域电网样本生成、区域电网结构特征提取、区域电网时序特征提取，最后融合电网结构和时序特征，训练回归模型以计算区域电网不同时刻的线损。本发明的方法综合考虑区域电网结构和时序性对线损的影响，实现区域电网线损的精准预测，为供电企业提供降损增效及优化运营的决策依据，为发电量及区域碳排放量的精准预测奠定基础，为新型电力系统构建提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113591866B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110865778.9
申请日：2021-07-29
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06V30/148 , G06V30/14 , G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于DB与CRNN的特种作业证件检测方法及系统，该方法包括：将每张目标特种作业证件图像输入到DB文本检测网络模型，以确定每张目标特种作业证件图像对应的文本框数据集合；将每张目标特种作业证件图像以及每张目标特种作业证件图像对应的文本框数据集合输入到CRNN文本识别网络模型中，以确定每张所述目标特种作业证件图像中每个所述目标文本框内的文本信息。DB文本检测网络中的Backbone模块采用的是MobileNetV3‑large结构；CRNN文本识别网络中的CNN模块的部分结构采用的是MobileNetV3‑small结构。本发明能够达到降低人工工作量并提高证件图像检测效率的目的。
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公开(公告)号：CN116390104A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310323556.3
申请日：2023-03-29
申请人： 云南大学
IPC分类号： H04W16/18
摘要： 本发明公开了一种用户需求驱动的5G基站选址方法，确定需要新建5G基站的矩形规划区域并进行网格划分，每个网格中心点作为一个候选基站站址，并得到各个网格的用户需求点数量，然后根据新建5G基站部署在不同候选基站站址覆盖的需求点数量情况计算候选基站站址之间的贴近度，然后基于贪心法求解得到最优基站站址集合，在求解过程中通过基于贴近度计算得到的分离度来确定每轮的最优基站站址。本发明可以使用最少的基站数达到最大的覆盖率，并在用户需求大的区域增加基站个数，高效准确地获取5G基站选址的结果。
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公开(公告)号：CN116310617A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211089355.3
申请日：2022-09-07
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06T7/11 , G06V10/44 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的细粒度鼠类识别方法，收集鼠类图像样本集，构建基于三分支卷积神经网络的细粒度鼠类识别模型，包括图像特征提取模块、主体区域选择模块、擦除视角图像生成模块、裁切视角图像生成模块、全局平均池化模块、分类网络和识别结果融合模块，通过对提取的主体视角、擦除视角、裁切视角的特征进行识别，融合得到最终的识别结果，采用鼠类图像样本集对细粒度鼠类识别模型进行训练，采用训练好的细粒度鼠类识别模型对待识别的老鼠图像进行识别。本发明通过构建基于三分支卷积神经网络的细粒度鼠类识别模型，能有效过滤背景噪声，聚焦于鼠类图像中的重要区域，增强局部特征的表征能力，从而提高细粒度鼠类识别的精度。
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公开(公告)号：CN112115327A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010141439.1
申请日：2020-03-04
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/9535 , G06F40/289 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于主题模型的舆情新闻事件跟踪方法。针对舆情新闻的稀疏性、时序性、易演化性等特点，给出了一种舆情主题模型MBTM（Minority Biterm Topic Model）的构建方法，然后利用MBTM对舆情新闻数据进行建模、推断隐含主题，进一步设置时间节点，在每个时间节点上对主题‑词分布进行采样，获取对应主题中的词项，再利用JS散度和主题强度两个指标挖掘主题演化轨迹，完成对特定舆情新闻事件的在线跟踪。本发明在构建MBTM的过程中，使用了一种基于随机更新思想的近似推断方法来更新参数，从而能够精确、高效的实现舆情新闻事件追踪，也为特定领域新闻事件跟踪技术提供参考。
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公开(公告)号：CN106897109B
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201710075720.8
申请日：2017-02-13
申请人： 云南大学
IPC分类号： G06F9/455
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林回归的虚拟机性能预测方法，根据待预测的虚拟化环境的资源特点，从底层硬件特征、虚拟机软件特征、虚拟机资源配置特征、虚拟机运行时环境特征四个方面提取可能影响虚拟机性能的特征，配置不同虚拟机性能特征组合的虚拟机，通过运行基准测试程序来获取所需的性能指标值，获得数据样本集；根据数据样本集构建随机森林回归模型，采用随机森林回归模型对特定虚拟机性能特征配置的虚拟机进行性能预测。本发明采用随机森林回归模型来描述虚拟机性能特征与性能指标间的关系，从而有效预测特定配置下的虚拟机性能。
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