合肥工业大学乔焰获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利缺失网络流量矩阵自回归模型训练以及填补方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121388605B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511935337.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权缺失网络流量矩阵自回归模型训练以及填补方法是由乔焰;丁爽爽;朱可九;贺富壕;王俊杰;程慧;何昕润;曹昕茹;石恩泽;李萌设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本缺失网络流量矩阵自回归模型训练以及填补方法在说明书摘要公布了：本发明涉及网络测量与人工智能交叉技术领域，尤其是一种缺失网络流量矩阵自回归模型训练以及填补方法。本发明采集网络流量数据，构建网络流量矩阵时间序列X，将X分割为多个长度为w的子序列；遍历所有子序列：采用不同采样频率对子序列进行采样得到多个分辨率序列，基于分辨率序列的插值序列预测下一阶段分辨率序列；在所有预测结果中计算总损失用于更新流量填充模型。本发明采用了从粗到细的自回归机制，实现了优异的少样本学习能力，克服了流量矩阵填充面临高缺失率、动态变化及未知网络环境限制的缺陷，能够同时实现高精度填补和强大泛化性。
本发明授权缺失网络流量矩阵自回归模型训练以及填补方法在权利要求书中公布了：1.一种缺失网络流量矩阵自回归模型训练方法，其特征在于，采集网络流量数据，构建网络流量矩阵时间序列X形成数据集，以训练流量填充模型； 流量填充模型对网络流量矩阵时间序列X进行学习时，将X分割为多个长度为w的子序列；遍历所有子序列执行以下步骤： 采用不同采样频率对子序列进行采样，根据采样频率由低到高的顺序，获取分辨率序列，h为分辨率总阶数； 遍历s=2……h，对分辨率序列进行插值后得到与子序列时序对齐的插值序列Xs-1，令流量填充模型基于Xs-1生成预测序列，与分辨率序列时序对齐；在预测结果{}上计算总损失，根据总损失更新流量填充模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励