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公开(公告)号：CN111867103A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010599959.7
申请日：2020-06-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供一种联合用户配对方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取当前用户集合中每个剩余用户的速率；剩余用户是每一次用户配对过程中当前用户集合内待配对用户；将当前用户集合中速率最大的剩余用户与当前用户集合中的每一个其他剩余用户分别配对为临时组；获得所有临时组的比例公平速率和；基于所有临时组的比例公平速率和，获得其中速率最大的剩余用户的目标组。本发明实施例通过将速率最大的剩余用户与当前用户集合中的每一个其他剩余用户分别配对为临时组，并基于这些临时组的比例公平速率和得到速率最大的剩余用户的目标组，保证了用户公平性，使系统的比例公平形式速率最大化，同时提高了网络整体的吞吐量。
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公开(公告)号：CN111867103B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010599959.7
申请日：2020-06-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 北京邮电大学
IPC分类号： H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W72/54 , H04W72/541
摘要： 本发明实施例提供一种联合用户配对方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取当前用户集合中每个剩余用户的速率；剩余用户是每一次用户配对过程中当前用户集合内待配对用户；将当前用户集合中速率最大的剩余用户与当前用户集合中的每一个其他剩余用户分别配对为临时组；获得所有临时组的比例公平速率和；基于所有临时组的比例公平速率和，获得其中速率最大的剩余用户的目标组。本发明实施例通过将速率最大的剩余用户与当前用户集合中的每一个其他剩余用户分别配对为临时组，并基于这些临时组的比例公平速率和得到速率最大的剩余用户的目标组，保证了用户公平性，使系统的比例公平形式速率最大化，同时提高了网络整体的吞吐量。
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公开(公告)号：CN110572362A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910718219.8
申请日：2019-08-05
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供一种针对多类不均衡异常流量的网络攻击检测方法及装置。方法包括：获取网络中待检测流量包的特征数据；将特征数据输入至预设神经网络模型中的若干组交替设置的特征提取层和特征融合层，得到融合特征；将融合特征输入至预设神经网络模型中的分类层，根据分类结果确定待检测流量包对应的网络攻击类型；其中，特征提取层，用于提取特征数据的语义特征和高分辨率特征；特征融合层，用于对语义特征和高分辨率特征进行特征融合；预设神经网络模型是根据带有网络攻击类型标签的特征数据进行训练后得到的。能够有效地对不同网络攻击类型下的流量包进行准确分类，确保了网络攻击检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110572362B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201910718219.8
申请日：2019-08-05
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明实施例提供一种针对多类不均衡异常流量的网络攻击检测方法及装置。方法包括：获取网络中待检测流量包的特征数据；将特征数据输入至预设神经网络模型中的若干组交替设置的特征提取层和特征融合层，得到融合特征；将融合特征输入至预设神经网络模型中的分类层，根据分类结果确定待检测流量包对应的网络攻击类型；其中，特征提取层，用于提取特征数据的语义特征和高分辨率特征；特征融合层，用于对语义特征和高分辨率特征进行特征融合；预设神经网络模型是根据带有网络攻击类型标签的特征数据进行训练后得到的。能够有效地对不同网络攻击类型下的流量包进行准确分类，确保了网络攻击检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109726195A
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201811419516.4
申请日：2018-11-26
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28
摘要： 本发明实施例提供一种数据增强方法及装置，该方法包括：对不同标签下多维时序数据进行预处理，得到特征数据；对特征数据进行特征分析，获取特征数据中特征维与标签之间的相关系数，其中相关系数用于反映特征维和标签之间的关系；根据相关系数的大小，将预设数量的特征维作为主特征维，其余特征维为非主特征维；对非主特征维数据进行加权融合处理或加噪声处理，结合主特征维数据生成增强数据。本发明实施例提供的数据增强方法及装置，运用于多维特征数据的数据增强中，能够在保持原有数据主要特征不变的前提下，对非主要特征进行加权计算以达到增强数据的效果，能够在处理小样本数据集时，提高准确率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN109726195B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201811419516.4
申请日：2018-11-26
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/28
摘要： 本发明实施例提供一种数据增强方法及装置，该方法包括：对不同标签下多维时序数据进行预处理，得到特征数据；对特征数据进行特征分析，获取特征数据中特征维与标签之间的相关系数，其中相关系数用于反映特征维和标签之间的关系；根据相关系数的大小，将预设数量的特征维作为主特征维，其余特征维为非主特征维；对非主特征维数据进行加权融合处理或加噪声处理，结合主特征维数据生成增强数据。本发明实施例提供的数据增强方法及装置，运用于多维特征数据的数据增强中，能够在保持原有数据主要特征不变的前提下，对非主要特征进行加权计算以达到增强数据的效果，能够在处理小样本数据集时，提高准确率和泛化能力。
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