专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于半监督学习的应用流自动分类方法-CN202011010285.9有效
  • 吴桦;陈晰颖;程光 - 东南大学
  • 2020-09-23 - 2023-04-18 - H04L47/2441
  • 本发明公开了一种基于半监督学习的应用流自动分类方法,该方法从网络流量数据中提取有效特征,包括非比例特征和比例特征;使用自底向上的层次聚类算法实现对网络流量的多层次自动分类,在每一层次的聚类中计算非比例特征的余弦相似度和比例特征的欧氏距离,将结果中满足阈值条件的流聚合为一类,调整分类阈值逐层聚类直到将所有原始流量最终聚合为一类;确定聚类结果中能够将典型流量类型区分开来且将同一类流量聚合为一类的流量类型层,根据已有标签的典型流量信息为流量类型层中的各类流量打上流量类型标签。本发明可自动区分网络流量的流量类型,可用于网络管理和网络安全监测。
  • 一种基于监督学习应用自动分类方法
  • [发明专利]一种基于批量更新的网络流概念漂移解决方法-CN202211085134.9在审
  • 吴桦;李维娜;陈晰颖;程光 - 东南大学
  • 2022-09-06 - 2023-01-13 - H04L43/08
  • 本发明公开了一种基于批量更新的网络流概念漂移解决方法,该方法首先会对新到达的流量进行分类,得到分类结果;为了检测网络流概念漂移,本发明提出了一个自适应的概念漂移检测器,对流量特征的分类结果进行监测,根据漂移样本的数量来判断是否发生网络流概念漂移,并自主地触发分类模型的更新流程;为了在合理的时间和空间内完成分类模型的更新,本发明设计了一个批量更新器,对漂移样本和保存在本地的已聚类历史样本进行批量更新,以获得更新后的聚类样本,然后使用更新后的聚类样本和有监督机器学习分类算法完成分类模型的更新。本发明的方法使用公开的10G主干网数据集进行了测试,因此,适用于主干网流量的分类模型更新。
  • 一种基于批量更新网络概念漂移解决方法
  • [发明专利]一种基于抽样数据流的高速网络流量分类方法-CN202111302613.7在审
  • 吴桦;陈晰颖;程光 - 东南大学
  • 2021-11-04 - 2021-12-14 - H04L12/851
  • 本发明公开了一种基于抽样数据流的高速网络流量分类方法,该方法首先对主干网中海量流量进行抽样,并设计了HASH桶数组结构快速地提取依序抽样所得流量的特征,其次,该方法提出了批量分类器,此批量分类器能够在合理的时间内和有限的内存中实现对未标记流量特征的批量聚类,完成流量特征数据的标记工作,最后,该方法使用有监督的机器学习方法训练批量聚类结果中已标记的特征数据,得到分类模型,该分类模型可用于分类后续达到的主干网流量。本发明可在合理的时间内和有限的内存中实现未标记的海量主干网流量的分类,可用于网络流量分析与网络管理。
  • 一种基于抽样数据流高速网络流量分类方法

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