-
公开(公告)号：CN102088407A
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN201010611818.9
申请日：2010-12-29
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供了一种一体化标识网络移动性管理系统、方法及路由方法，在一体化标识网络中，提供基于DHT的移动性管理系统，具有很好的负载均衡性和可扩展性，利用本地缓存减轻映射服务器的负担，缩短通信建立的时间和数据转发的时延，并提供基于MDP的Overlay路由方法及移动性管理方法，具有分布式计算的特点，可以均衡和减少时间和空间的复杂度，且在求得全局最优策略的同时，有效的避免环路和大量的冗余计算，适用于大规模的移动性管理；而且该方法结合物理层和应用层信息定义报酬函数，在一定程度上减少了Overlay网络与物理网络拓扑不一致的影响，优化了移动性管理机制的更新和查询性能。
-
公开(公告)号：CN112149516B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010894426.1
申请日：2020-08-31
申请人： 清华大学
摘要： 本申请提出了一种失配稳健的子空间信号检测方法及装置，其中，方法包括：获取待检测距离单元数据和训练样本，通过二元假设检验对待检测距离单元数据的检测问题进行表示，生成待检测距离单元数据不含目标假设H0的表达式和含有目标和杂波假设H1的表达式，目标的导向矢量通过子空间模型表示，杂波服从部分均匀模型；计算假设H1条件下待检测距离单元数据和训练样本的联合概率密度函数；根据假设H1下的联合概率密度函数，计算假设H1下所有未知参数的第一估计值；计算复Fisher信息矩阵逆的左上分块矩阵在假设H1下的第二估计值；根据第一估计值、第二估计值和检验表达式确定目标的检测结果。根据本申请能够提高检测器在信号失配时对失配信号的稳健性能。
-
公开(公告)号：CN102088407B
公开(公告)日：2012-05-30
申请号：CN201010611818.9
申请日：2010-12-29
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供了一种一体化标识网络移动性管理系统、方法及路由方法，在一体化标识网络中，提供基于DHT的移动性管理系统，具有很好的负载均衡性和可扩展性，利用本地缓存减轻映射服务器的负担，缩短通信建立的时间和数据转发的时延，并提供基于MDP的Overlay路由方法及移动性管理方法，具有分布式计算的特点，可以均衡和减少时间和空间的复杂度，且在求得全局最优策略的同时，有效的避免环路和大量的冗余计算，适用于大规模的移动性管理；而且该方法结合物理层和应用层信息定义报酬函数，在一定程度上减少了Overlay网络与物理网络拓扑不一致的影响，优化了移动性管理机制的更新和查询性能。
-
公开(公告)号：CN101958910A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010517741.9
申请日：2010-10-18
申请人： 清华大学
摘要： 一种基于双代理的一体化标识网络个人通信移动管理方法，属于个人移动网络通信技术领域，其特征在于，在一体化标识网络体系下，利用双重代理结构实现用户侧和网络侧的分离，通过客户代理标识到接入标识解析映射完成用户和终端服务的分离。本方法包含一体化标识网络体系下通信链路建立工作和服务切换工作的过程。客户代理和网络代理以及其内部各模块分工合作，对接入用户和终端设备以及业务资源进行统一的分类管理，不仅可以缩短路由和延时，而且具有良好的可扩展性，并能够有效降低网络资源管理的难度。
-
公开(公告)号：CN115907074A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211177397.2
申请日：2022-09-26
申请人： 清华大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明提供一种平台用户流失的预测方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：基于平台历史信息获取用户信息；基于N个预先设置的因果先验信息，分别对用户信息中的原因变量进行标记，得到N个干预变量与混淆变量的组合；将N个干预变量与混淆变量的组合分别输入至因果信息学习模型，获得N个因果信息学习模型的输出结果，作为N个干预变量与混淆变量的组合对应的目标表征向量；基于N个干预变量与混淆变量的组合对应的目标表征向量，获得平台用户流失的预测结果。本发明实施例可以避免由于利用相关性信息中的伪因果信息或其他干扰信息进行预测而影响预测精度，可以有效提高对平台用户流失的预测精度。
-
公开(公告)号：CN112149516A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010894426.1
申请日：2020-08-31
申请人： 清华大学
摘要： 本申请提出了一种失配稳健的子空间信号检测方法及装置，其中，方法包括：获取待检测距离单元数据和训练样本，通过二元假设检验对待检测距离单元数据的检测问题进行表示，生成待检测距离单元数据不含目标假设H0的表达式和含有目标和杂波假设H1的表达式，目标的导向矢量通过子空间模型表示，杂波服从部分均匀模型；计算假设H1条件下待检测距离单元数据和训练样本的联合概率密度函数；根据假设H1下的联合概率密度函数，计算假设H1下所有未知参数的第一估计值；计算复Fisher信息矩阵逆的左上分块矩阵在假设H1下的第二估计值；根据第一估计值、第二估计值和检验表达式确定目标的检测结果。根据本申请能够提高检测器在信号失配时对失配信号的稳健性能。
-
公开(公告)号：CN102098228A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201110053054.0
申请日：2011-03-04
申请人： 清华大学
摘要： 本发明公开了一种一体化标识网络移动性管理系统，包括多个标识映射服务器，每个标识映射服务器负责管理多个子网，所有标识映射服务器构成基于分布式散列表的覆盖网络，所述标识映射服务器在物理网络中实现局部网关代理的功能。本发明通过在Overlay网络中按比例复制移动节点的标识映射关系，减少了物理网络和Overlay网络之间拓扑不一致对移动性管理的影响，减少查询延时，平衡查询负载，同时通过分级注册机制，减低Overlay网络中映射更新的频度，平衡映射关系更新和查询的性能。
-
公开(公告)号：CN115423695B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210837267.0
申请日：2022-07-15
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种用于城市预测任务的街景图像采样方法，其中的方法包括：基于动态调整的采样步长，获取目标区域的街景图像，所述街景图像包含预设数量的语义分布信息；对所述街景图像进行噪声检测，并根据噪声检测结果对所述街景图像进行处理，得到无噪街景图像。该方法结合了采样步长的动态调整，以及图像噪声的检测处理，使得获取的街景图像中不仅包含足够的语义分布信息，且不含噪声，该方法获取的街景图像，能够有效提升城市预测任务的预测性能。
-
公开(公告)号：CN115423695A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210837267.0
申请日：2022-07-15
申请人： 清华大学
摘要： 本发明提供一种用于城市预测任务的街景图像采样方法，其中的方法包括：基于动态调整的采样步长，获取目标区域的街景图像，所述街景图像包含预设数量的语义分布信息；对所述街景图像进行噪声检测，并根据噪声检测结果对所述街景图像进行处理，得到无噪街景图像。该方法结合了采样步长的动态调整，以及图像噪声的检测处理，使得获取的街景图像中不仅包含足够的语义分布信息，且不含噪声，该方法获取的街景图像，能够有效提升城市预测任务的预测性能。
-
公开(公告)号：CN101958910B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201010517741.9
申请日：2010-10-18
申请人： 清华大学
摘要： 一种基于双代理的一体化标识网络个人通信移动管理方法，属于个人移动网络通信技术领域，其特征在于，在一体化标识网络体系下，利用双重代理结构实现用户侧和网络侧的分离，通过客户代理标识到接入标识解析映射完成用户和终端服务的分离。本方法包含一体化标识网络体系下通信链路建立工作和服务切换工作的过程。客户代理和网络代理以及其内部各模块分工合作，对接入用户和终端设备以及业务资源进行统一的分类管理，不仅可以缩短路由和延时，而且具有良好的可扩展性，并能够有效降低网络资源管理的难度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
11 条记录 (耗时 0.02 秒)
