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[发明专利]一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法-CN202310927373.2在审
发明人：翟学萌;孟熙航;谢骁巍;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超模体嵌入的社交网络多元关系及事件预测方法，将社交网络数据通过知识超图进行表征，通过采样、编码和计数知识超图中子超图，并与随机超图对比分析来提取出知识超图区别于随机超图的子超图，并将子超图作为超模体，并根据超模体对知识超图构建的样本集中的超边进行特征嵌入，通过机器学习分类模型来完成判定给定超边是否为真的二元分类问题，实现对社交网络中未知的多元关系和事件进行推理和预测。本发明的方法克服现有技术无法表征社交网络中多元关系及事件的缺点，将基于图局部结构的知识图谱补全方法推广至所述知识超图，预测结果准确，并且具可解释性，有助于科研人员认识和理解复杂抽象的社交网络数据。
一种基于超模体嵌入社交网络多元关系事件预测方法

[发明专利]基于字典学习正则化稀疏表示的地震信号恢复方法-CN201710768719.3有效
发明人：钱峰;畅京博;张飞笼;胡光岷 -专利权人：中油奥博（成都）科技有限公司
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01V1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于字典学习正则化稀疏表示的地震信号恢复方法，包括以下步骤：S1、将张量乘积方法应用于张量字典学习过程中，构建目标函数；S2、通过交替迭代算法求解张量稀疏系数；S3、通过拉格朗日对偶的方法训练张量字典；S4、迭代更新张量字典和张量稀疏系数，实现缺失地震信号的重构。本发明提出的基于字典学习正则化稀疏表示的地震信号恢复方法，首先在张量的分解中引入t‑product算子，在此基础上构造新的目标函数，然后分别通过ADM算法和拉格朗日对偶算法求解稀疏系数和张量字典，从而实现地震信号的稀疏编码，最终实现张量数据的稀疏表示和缺失地震信号的恢复，提高了地震数据重构的效果。
基于字典学习正则稀疏表示地震信号恢复方法

[发明专利]一种基于并行计算的匿名路由器识别方法-CN202311100739.5在审
发明人：费高雷;陈圆文;李嘉杰;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-08-29 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H04L45/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于并行计算的匿名路由器识别方法，首先对于traceroute监测目的节点集合探测得到原始探测数据作为输入，并根据探测数据划分算法，将原始探测数据划分为多个子网络，然后并行地在划分子网路中识别特定子图结构，完成匿名路由器识别，最后合并子网络识别结果，并根据识别的匿名路由器数量进行迭代，在迭代完成后输出识别网络及融合匿名路由器。本发明的方法基于现有网络子图结构的匿名路由器方法，根据子图结构与目的节点之间的强关联性，设计探测数据划分算法，并行地在子网络中完成识别子图结构任务，合并识别结果并进行迭代更新，最终完成匿名路由器识别任务，与现有方法的识别结果基本相同，并且能够有效减少运行时间、提高运算效率。
一种基于并行计算匿名路由器识别方法

[发明专利]一种基于突发检测的网络拓扑变化检测方法-CN202211030564.0有效
发明人：费高雷;陈圆文;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于突发检测的网络拓扑变化检测方法，首先对于网络层析成像得到的端到端时延信息作为输入，然后对每个目的节点时延序列进行突发检测，把具有突发的目的节点加入到突发节点集合，最后通过突发节点集合定位变化源节点，完成网络拓扑变化检测的任务。本发明的方法在实际网络条件下，能够比当前已有的方法更精准高效的感知和定位网络拓扑变化，执行代价相较于其他方法很低，对于实际网络环境下拓扑监控的研究具有积极的现实意义，能够更加准确地了解网络拓扑结构，有利于加强网络控制和优化网络拓扑结构。
一种基于突发检测网络拓扑变化方法

[发明专利]一种基于多类型特征融合的拓扑估计方法-CN202210979301.8有效
发明人：费高雷;齐文凯;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多类型特征融合的拓扑估计方法，首先在网关路由器上部署数据采集模块，进行数据采集，通过数据处理，提取多种类型的网络流量特征，接着进行初步的网络拓扑估计并通过循环迭代不断优化拓扑结构，最终估计出目标网络的树状拓扑结构。本发明的方法采用被动探测的方式进行拓扑估计，不会给现有网络增加任何额外的流量和负载，大大降低资源消耗和探测难度，简化探测的部署工作，同时设计了新的抓包模块，只抓取数据包头部的重要信息，降低数据的存储量及CPU的负载，保护网络用户隐私信息，本发明的方法相比利用单一的度量框架，能达到更高的拓扑恢复准确率，在实际网络条件下，能够得到较为准确的拓扑结构，加强网络的监管。
一种基于类型特征融合拓扑估计方法

[发明专利]一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法-CN202210840880.8有效
发明人：费高雷;陈勤文;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开一种基于网路层析成像的动态拓扑估计方法，应用于网络拓扑估计领域，针对现有技术在网络发生变化后，需要对整个网络进行重新探测，但是频繁地对整个网络进行重新探测会带来无法承受的计算复杂度，也可能因产生较大的流量给网络环境带来额外的负担的问题；本发明利用单播背靠背包进行端到端探测，获取往返时延判断网络拓扑结构，将动态变化前拓扑中受到影响的网络分支重新插入，重构出准确的网络拓扑；本发明的方法能够在网络发生变化后，利用原有的网络拓扑信息，通过少量的重新探测估计出更新后的网络拓扑。
一种基于网路层析成像动态拓扑估计方法

[发明专利]基于图稀疏表征的知识图谱数据分解与压缩方法-CN202310788310.3在审
发明人：翟学萌;谢骁巍;孟熙航;廖诗雨;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图稀疏表征的知识图谱数据分解与压缩方法，首先通过采样模块，以知识图谱中的每一个节点为中心进行子图采样，将一个知识图谱网络数据分割成一组知识图谱事务图集，在得到的事务图集上进行频繁子图挖掘，构建出以模式扩展为基础的子图扩展树，在树上进行DFS深度优先搜索，逐个寻找频繁出现在知识图谱事务图集中的基础模式，完成知识图谱数据分解与压缩，最后对挖掘出的频繁子图进行过滤，删除掉冗余的子结构，过滤不合适的频繁子图，输出原子及稀疏编码矩阵。本发明的方法将知识图谱数据表示为基础子结构的组合，压缩知识图谱数据，降低对知识图谱数据嵌入和分析难度，删除掉冗余子结构，提高对数据的分解和压缩效率。
基于稀疏表征知识图谱数据分解压缩方法

[发明专利]一种物理嵌入循环神经网络的VSP逐时速度反演方法-CN202310762253.1在审
发明人：鲁才;张春龙;许鑫冉;胡光岷;王耘辰;梁兼栋 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开一种物理嵌入循环神经网络的VSP逐时速度反演方法，应用于地震速度反演领域，针对现有的地震速度反演方法存在精度较低的问题；本发明在实现有限差分声波方程嵌入的循环神经网络的基础上，修改RNN的反向传播算法，在每个独立时刻计算当前波场与炮集波场的残差，作为当前时刻损失，并且在每个时刻将当前时刻与之前时刻损失求和，以求和残差更新范围内速度模型，直到当前区域速度使得残差符合条件，再扩大速度反演区域，实现从浅部到深部的逐步修正；相比其他反演修正算法，本发明提出逐时反演技术显著提高了物理嵌入RNN速度反演的准确度与可靠性。
一种物理嵌入循环神经网络 vsp 时速反演方法

[发明专利]基于多地震属性回归网络的三维地震层位智能追踪方法-CN202310883390.0在审
发明人：钱峰;何宇;华浩为;温宇航;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多地震属性回归网络的三维地震层位智能追踪方法，构建一个多属性回归网络，将三维地震层位追踪问题表述为一个多元属性回归模型，然后通过DCAE的编码器结构提取深度特征并作为输入序列，通过LSTM进行序列回归分析，再通过LSTM输出的预测值和DCAE解码器结构重构出地震层位图像，完成数据重构，最后输出地震层位图像，完成三维地震层位追踪。本发明的方法引入系统状态方程来建立时间关系，捕捉时间动态并提高回归分析的准确性，通过DCAE提取深度特征并作为输入序列，使LSTM能够有效模拟多个地震属性和目标层位之间的时空关系，与直接使用LSTM相比，DCAE‑LSTM结构能够充分发挥时空相关性，利用多个地震属性来实现精确和稳健的追踪结果。
基于地震属性回归网络三维层位智能追踪方法

[发明专利]适用于机器学习算法的三维复杂地质模型标签制作方法-CN202010847625.7有效
发明人：蔡涵鹏;丁家敏;敬鹏;王峣钧;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开一种适用于机器学习算法的三维复杂地质模型标签制作方法，应用于地震数据处理领域，针对现有技术构建的三维地质模型不完全符合地层沉积、地质力学规律的问题，本发明以地层沉积学、构造地质学、地质构造力学等理论为基础，考虑地层沉积规律、断层产生的地层受力情况，以及溶洞、孔洞、裂缝与断层之间的联系等因素，提出适用于机器学习算法的三维复杂地质模型标签制作方法，实现大量符合实际地质情况的三维地质模型构建，结合地震波场响应模拟技术，为利用机器学习算法从地震数据中提取出于复杂地质构造油气藏相关参数提供条件。
适用于机器学习算法三维复杂地质模型标签制作方法

[发明专利]一种基于空间传播的不确定性量化方法-CN201810770420.6有效
发明人：鲁才;王浩龙;胡光岷 -专利权人：成都爱为贝思科技有限公司
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间传播的不确定性量化方法，包括以下步骤：S1、根据关联信息为每个种子点赋予初始不确定性分布；S2、计算每个插值点处由多个种子点传播来的不确定性；S3、根据D‑S证据理论对两组权值进行和成绩算得到一组新的权值；S4、利用新的权值和传播的不确定性对插值点的不确定性结果进行计算。本发明从种子点的不确定性出发，考虑了不确定性在空间中的传播特点和合成过程中所遵循的规律，与现有算法相比，更具有合理性和有效性。
一种基于空间传播不确定性量化方法

[发明专利]一种基于知识约束的深度学习地震相识别方法-CN202310565439.8在审
发明人：姚兴苗;张祥烨;董月;郭翔宇;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种基于知识约束的深度学习地震相识别方法，应用于人工智能与地球科学交叉领域，针对现有技术存在的无法实现在小样本和地震反射特征薄弱条件下的地震相分割的问题；本发明通过将地震相知识图谱G中所表征的地震相实体的信息通过地震相知识图谱实体关系学习模型进行学习，最终得到各个地震相实体的知识图谱实体表征向量V，然后利用标签插值得到中间部分地震数据的空间约束，并将得到的地震相表征向量进行填充，得到地震数据的空间知识约束，最后将地震数据及其空间知识约束共同输入深度学习网络进行训练，并用收敛后的模型进行地震相分割预测。
一种基于知识约束深度学习地震相识方法

[发明专利]基于对数正态混合变分自编码器的无监督地震相分析方法-CN202310365732.X在审
发明人：钱峰;华浩为;岳跃华;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对数正态混合变分自编码器的无监督地震相分析方法，通过获得叠前地震数据，进行数据预处理，制作数据集，构建LMVAE的深度聚类模型，使用LMVAE深度聚类模型对数据集进行迭代训练，完成无监督叠前地震数据反射模式分析，预测地震相类别，并生成叠前地震相图。本发明的方法通过对地震数据在特征进行对数正态混合概率建模，解决了深度特征空间分布不对称的数据在地震反射模式分析中的局限，同时，为简化模型求解，构造了一个使用重参数化技巧直接优化的推理模型，克服了复杂潜在结构下深度生成模型推理困难的问题，提高了地震相图的精确度，从而为叠前地震数据反射模式分析提供了有力的技术支持。
基于对数混合编码器监督地震分析方法

[发明专利]一种基于改进的焦点损失的叠前地震反射分析方法-CN202310302011.4在审
发明人：钱峰;何宇;华浩为;岳跃华;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进的焦点损失的叠前地震反射分析方法，应用于地震地层学领域，针对现有深度聚类方法往往忽略潜在特征的表示能力，并在聚类层中总是存在样本误分类问题，本发明首先根据实际工区数据和时窗数据获得叠前地震数据，为网络训练样本数据集作准备；接着，使用DCIF网络模型对数据集进行迭代训练，利用网络的自我训练，将聚类层的目标分布视为真实标签分布，将改进后的焦点损失引入到聚类模块中，并以无监督的方式使用；本发明方法联合优化了这两个模块，以端到端的方式学习面向深度聚类的表示，直接生成地震相图。
一种基于改进焦点损失地震反射分析方法

[发明专利]基于多尺度梯度结构张量的三维地震图像倾角估计方法-CN202310392171.2在审
发明人：钱峰;何宇;郑丙伟;胡光岷 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明公开基于多尺度梯度结构张量的三维地震图像倾角估计方法，应用于计算机视觉和图像处理领域，针对现有融合机制并没有考虑到地震倾角特有的信息，因此不能充分利用不同尺度的信息的问题；本发明采用多尺度方案与梯度结构张量算法结合的多尺度梯度结构张量方法和基于倾角估计质量的融合机制，使用质量度量作为尺度融合权重，实现低信噪比三维地震数据的鲁棒、高分辨率倾角估计。
基于尺度梯度结构张量三维地震图像倾角估计方法

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