同濟大學蔣昌俊獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉同濟大學申請的專利一種基于兩階段注意力機制的軟件定義網絡流量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116155753B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211503918.9，技術領域涉及：H04L41/147；該發明授權一種基于兩階段注意力機制的軟件定義網絡流量預測方法是由蔣昌俊;閆春鋼;丁志軍;王俊麗;張亞英;高晨敬設計研發完成，并于2022-11-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于兩階段注意力機制的軟件定義網絡流量預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于兩階段注意力機制的軟件定義網絡流量預測方法，其包括，對流間自適應特征進行提取；對進行特征提取后的向量，結合編碼階段LSTM進行編碼；根據特征提取后的向量，結合時間注意力方法捕獲流內長期依賴關系，根據捕獲的向量，結合解碼階段LSTM進行非線性部分的預測；根據特征提取后的向量，結合線性自回歸方法進行線性預測；根據非線性部分的預測結果和線性部分預測結果，計算目標OD對的流量最終預測結果。本發明在應對高度動態的SDN流量變化時有較大優勢，流間注意力機制能夠實現自適應特征提取，流內注意力機制能夠捕獲長期依賴關系，線性自回歸模塊能夠使預測方法在高度動態的SDN流量出現局部極端變化的情況下仍有較好的效果。
本發明授權一種基于兩階段注意力機制的軟件定義網絡流量預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于兩階段注意力機制的軟件定義網絡流量預測方法，其特征在于：包括， 根據原流量矩陣的時間序列數據結合時間模式注意力方法進行對流間自適應特征的提取，獲得帶權的隱藏時間模式向量； 對所述獲得帶權的隱藏時間模式向量，結合編碼階段LSTM進行編碼，獲取編碼階段的隱藏狀態； 根據所述編碼階段的隱藏狀態，結合時間注意力方法捕獲流內長期依賴關系，獲得上下文向量，再根據所述上下文向量，結合解碼階段LSTM進行非線性部分的預測； 根據所述原流量矩陣中目標OD對的歷史流量數據，結合線性自回歸方法進行線性預測； 根據非線性部分的預測結果和線性部分預測結果，計算目標OD對的流量最終預測結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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