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[发明专利]大规模异构图节点表示的高效学习方法及装置-CN202110652830.2有效
发明人：罗翠铃;张吉;高军 -专利权人：之江实验室;北京大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明涉及一种大规模异构图节点表示的高效学习方法及装置。该方法计算异构图中节点的邻居的重要性，根据重要性对节点的邻居进行采样；然后根据异构图中节点的类型信息，学习节点的类型嵌入向量；然后将邻居的类型嵌入向量和属性特征进行融合，得到邻居的向量表示。本发明的大规模异构图节点表示的高效学习方法是在半监督设置下，综合利用异构图的拓扑结构、关系类型、特征属性等信息，在兼顾算法的高效性和可扩展性的情况下学习节点的向量表示，实现了对大规模异构图中缺失的节点标签的分类预测
大规模构图节点表示高效学习方法装置

[发明专利]服务功能链的资源备份方法、装置、设备及存储介质-CN202211022997.1有效
发明人：亢中苗;邓晓智;黄东海;包宇奔;吴赞红;李波 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种服务功能链的资源备份方法、装置、设备及存储介质，通过在网络功能虚拟化环境下，查询服务功能链对应的底层资源，底层资源包括多个底层节点，并基于底层节点的链路拓扑数据，计算每个底层节点的可靠性属性值、流量属性值和恢复能力属性值，再利用加权相对熵算法，根据属性数据，确定每个底层节点的综合重要性程度值，以及对多个底层节点中综合重要性程度值小于预设值的目标底层节点进行备份。从而在保证电力业务可靠性的基础上，筛选出关键的底层节点，以选择更加合理的底层节点资源进行备份，减少对底层节点的备份量，从而提高备份效率。
服务功能资源备份方法装置设备存储介质

[发明专利]一种数控机床组件重要性评估方法-CN201910583031.7有效
发明人：张英芝;梁树斌;郑玉彬;刘津彤;郭桂明;郑朝阳 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G05B19/406 文献下载
摘要：本发明属于数控机床技术领域，涉及一种数控机床组件重要性评估方法，包括下述步骤：1、建立各个组件与故障时间间对应关系及组件间故障传播关系；2、建立组件故障传播有向图；3、基于时间相关的数控机床系统组件故障概率建模；4、系统组件间直接故障传递概率建模；5、基于改进LeaderRank算法的数控机床系统组件故障影响度计算，进行组件重要性排序，评估数控机床系统组件重要性；本发明不仅考虑系统组件故障传播关系，还考虑组件节点间故障传递概率动态时变性及不等值性对系统组件故障影响度影响，提高组件故障影响度计算的准确性，与传统的基于图论或单一数据驱动、以系统组件结构重要度或可靠性影响度为指标进行重要性排序相比更实时、更符合实际。
一种数控机床组件重要性评估方法

[发明专利]一种排水管网监测点的布置方法-CN202310911932.0在审
发明人：罗超;魏浪;张庆;陈亦君;袁诚;姚元成;李延孟;张亚;李楠;肖厅厅;娄晓波;赵红书;史国坤;谢显奕;唐达;何娟;毛思禹;郜旭敏;方龙洋;周鹏;宁昕;詹静雅 -专利权人：中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司;中电建生态环境设计研究有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种排水管网监测点的布置方法，包括以下步骤：读取排水管网文件，获取排水管网的管段布局拓扑结构，管段布局拓扑结构包括节点、管段，提取节点和管段的属性，定义节点的监测评价分，包括：定义相关管段的确定性评分和各相关管段重要性评价分，监测评价分为重要性评价分和确定性评分汇总生成，遍历计算监测评价分，根据所述监测评价分确定监测点的布置位置。根据上述技术方案，可以基于管网的具体结构，结构中各元素的联系定义管段的最大确定性指标，基于网段中各节点和管段的属性特点定义重要性指标，并将这两种指标结合，实现排水管网系统物联网监测设备的优化布置，及对已建监测系统进行监测点布置评测
一种排水管网监测布置方法

[发明专利]内容中心网络中基于内容受欢迎度的最优缓存放置方法-CN201410108365.6在审
发明人：张国印;唐滨;邢志静;吴艳霞;王向辉;高伟 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2014-03-22 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种内容中心网络中基于内容受欢迎度的最优缓存放置方法，其特征在于：步骤1：当节点接收到一个新内容C_i需要进行缓存时，首先判断节点的CS表是否已满，如果未满，则直接进入步骤3；如果已满，则进入步骤2，判断新内容的重要性C_h(i)；步骤2：判断新内容C_i的重要性C_h(i)是否处于前n个重要内容，如果处于前n个重要内容，则进入步骤3，否则直接进入步骤4；步骤3：利用LRU缓存替换算法，将新内容C_i存储到节点的CS表中；步骤4：根据新内容更新RRT表，所说的RRT表用来记录节点接收到最近的M次请求
内容中心网络基于受欢迎最优缓存放置方法

[发明专利]基于TOPSIS的资源备份方法、装置、设备及介质-CN202211022568.4有效
发明人：亢中苗;吴赞红;黄东海;张珮明;邓晓智;李波 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于TOPSIS的资源备份方法、装置、设备及介质，通过在网络功能虚拟化环境下，获取服务功能链对应的底层资源，底层资源包括多个底层节点，并基于底层节点的链路拓扑数据，计算每个底层节点的可行性属性值、中心性属性值和不可用属性值，利用TOPSIS算法，根据属性数据，确定每个底层节点的重要性程度值，对重要性程度值大于预设值的目标底层节点进行备份。以利用TOPSIS算法筛选出最需要备份的关键底层节点，从而及时对关键底层节点进行资源备份，以在底层节点故障时能够及时基于所备份的资源恢复底层节点，有效避免关键底层节点未及时备份而导致无法恢复或恢复难度加大
基于 topsis 资源备份方法装置设备介质

[发明专利]基于概率跳转随机游走的节点重要性度量方法-CN201710399114.1有效
发明人：于会;曹夕;刘尊;李勇军;董洋溢;于宏;毛奎涛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-05-31 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概率跳转随机游走的节点重要性度量方法，用于解决现有复杂网络中节点的重要性识别方法准确性差的技术问题。技术方案是将网络中所有流动的对象都抽象为消息，在模拟消息的随机游走过程中，使用节点的平均度和网络的平均路径长度求得一个跳转概率值，通过这个值实现消息在整个网络中的随机跳转，能够避免消息在社区结构中的反复游走，最后统计消息在网络中随机游走时经过节点的频次，来确定网络中节点的重要程度。该方法能够适用于不同结构、不同规模的网络，在实际使用时没有可调参数，在计算时间小于全局方法的前提下能更真实地描述网络中各节点之间的差异性，准确性好。
基于概率跳转随机游走节点重要性度量方法

[发明专利]一种融合节点多属性的复杂网络重要节点识别方法-CN202010847915.1有效
发明人：刘伟;白鹤鸣;潘文洁;王理;张远鹏 -专利权人：南通大学;南通先进通信技术研究院有限公司
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L41/0894 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合节点多属性的复杂网络重要节点识别方法，包括如下步骤：S10确认网络连接；S20获得节点i的介数中心性评估参数BC(i)、节点i的近邻中心性评估参数CC(i)以及节点i的信息中心性评估参数IC(i)；S30采用改进的变异系数(ICV)计算参数BC、CC以及IC对节点i的重要性贡献系数ωBC、ωCC以及ωBCBC(i)+ωCCCC(i)+ωICIC(i)计算复杂网络节点的中心性得分，识别出复杂网络中系统层面的重要节点。本发明的一种融合节点多属性的复杂网络重要节点识别方法，将介数中心性评估参数BC、近邻中心性评估参数CC以及信息中心性评估参数IC进行有效融合，从网络系统水平上考虑节点重要性的评价指标，与现有技术相比重要节点识别的可靠性极大提高
一种融合节点属性复杂网络重要识别方法

[发明专利]一种节点重要性感知的透明虚拟光网络协同映射方法-CN201810162387.9有效
发明人：刘焕淋;吕磊;陈勇;陈浩楠;蔚承英 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-02-27 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： H04L12/721 文献下载
摘要：本发明涉及一种节点重要性感知的透明虚拟光网络协同映射方法，属于光纤通信技术领域。该方法在虚拟网络节点映射阶段，设计虚拟节点和物理节点重要性度量公式，综合评估未映射节点和已映射节点的邻近性，以及映射路径的频谱紧密度；且采用节点‑链路协同映射方法，在成功映射一对相邻虚拟节点的同时，立即映射他们之间的虚拟光链路本发明通过使用更少的频谱资源传输更多的虚拟光网络业务，减轻了链路频谱碎片和增强节点映射的紧凑性，提升了网络运营商的收益，且缩短了虚拟光链路映射长度，保证了业务的服务质量。
一种节点重要性感知透明虚拟网络协同映射方法

[发明专利]基于多级树集合分裂编码的系统及其实现方法-CN201410165835.2有效
发明人：雷杰;李云松;琚歆;聂永康;王柯俨;郭杰;吴宪云;叶锋华;王波;李冲 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2014-04-23 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： H04N19/119 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多级树集合分裂编码的系统及其实现方法，其系统模块包括小波变换模块(1)、小波抽树模块(2)、重要性扫描模块(3)和并行编码模块(4)；其方法步骤为(1)输入像素点；(2)小波变换；(3)抽取小波系数；(4)扫描树的重要性；(5)并行编码；(6)输出码流。本发明的实现方法中不同比特平面节点共用同一位置信息，使用相同单元产生树中不同层节点的重要性信息，对不同比特平面并行编码，最终实现对静态图像的压缩。
基于多级集合分裂编码系统及其实现方法

[发明专利]一种基于三元组重要性的知识图谱补全方法-CN202010867403.1在审
发明人：廖清;李忠文;漆舒汉;夏文;蒋琳;王轩 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出一种基于三元组重要性的知识图谱补全方法，包括一：估计知识图谱中三元组的头实体的重要性和尾实体的重要性；二：估计三元组中关系的一阶重要性和高阶重要性；三：根据三元组中头实体的重要性、尾实体的重要性和关系的重要性获得三元组的重要性本发明对知识图谱中的三元组重要性进行了较充分的挖掘，既考虑了实体重要性，也考虑了关系重要性，进一步提升知识图谱补全效果。
一种基于三元重要性知识图谱方法

[发明专利]一种免训练的神经网络架构搜索方法及相关设备-CN202210798777.1在审
发明人：陈芳林;周家旺;裴文杰;卢光明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：方法包括：选取至少两个网络输入数据分别输入至目标超网中，获取各个网络输入数据分别对应的网络线性映射输出，其中，目标超网中包括预设数量个节点，相邻的两个节点之间包括至少一个连接，每个连接对应一种神经网络操作；根据各个网络线性映射输出之间的差异确定目标超网的评价值；计算目标超网中每个连接的重要性，其中，目标超网中每一条连接的重要性反映该连接对目标超网的评价值的影响；根据目标超网中各个连接的重要性在目标超网中删除至少一个连接，并重复执行计算目标超网中每个连接的重要性的步骤，直至目标超网为一个单一的神经网络。
一种训练神经网络架构搜索方法相关设备

[发明专利]一种基于软件运行网络的关键类识别方法-CN201910033597.2有效
发明人：潘伟丰;徐欣欣;王家乐;姜波;柴春来;朱云芳 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2019-01-14 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于软件运行网络的关键类识别方法，包括以下步骤：将Java语言编写的软件在运行时的方法调用过程抽象为一种软件运行网络—方法调用网；通过对方法调用网的映射，构建类依赖网；基于类依赖网计算类节点的g核数；以类节点的g核数作为其重要性的度量指标进行降序排序，得到关键类。同时，所使用的度量指标未能准确刻画类的重要性。本发明弥补了现有技术的不足，使用一种基于软件运行的动态分析方法，并使用g核数度量类的重要性，进而识别关键类。本发明对于提高软件理解效率、代码维护效率等具有重要意义。
一种基于软件运行网络关键识别方法

[发明专利]融合邻居重要度和特征学习的图卷积推荐系统-CN202210593429.0在审
发明人：朵琳;韦贵香 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出了一种融合邻居重要度和特征学习的图卷积推荐系统。该模型分为邻居采样模块、Bi‑Interaction特征交叉池化聚合模块和预测模块。在邻居采样模块，使用节点分数(即节点对用户的重要性)和用户对边的分数(即关系对用户的重要性)的加权分数作为节点初始分数，再与节点的中心性感知分数进行融合得到该节点的最终评分，根据评分进行排序得到邻居列表
融合邻居重要特征学习图卷推荐系统

[发明专利]面向智能驾驶汽车决策规划的复杂交通网络中关键车辆识别方法及车用设备-CN202310863834.4在审
发明人：侯梦奇;蔡英凤;陈龙;王海;孙晓强;袁朝春;何友国 -专利权人：江苏大学
申请日： 2023-07-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了面向智能驾驶汽车决策规划的复杂交通网络中关键车辆识别方法及车用设备，利用复杂网络理论对自动驾驶车辆及其周边复杂环境建模，构成自车的复杂网络，然后通过基于注意力机制的图神经网络(GNN)即图注意力网络(GAT)对周边车辆与自车关系进行重要性排序，识别车辆关键节点，将自动驾驶汽车对安全性具有重要影响的关键车辆识别问题转化为复杂网络中关键节点的重要性识别问题。并且通过图注意力网络对自动驾驶汽车构成的复杂网络进行识别异常节点即节点对自车的威胁突然变大，防止异常节点对车辆动态复杂网络造成影响，保护车辆安全。
面向智能驾驶汽车决策规划复杂交通网络关键车辆识别方法设备