丁兆云

中国人民解放军国防科技大学

中国人民解放军国防科技大学-系统工程学院网络空间指挥控制知识图谱文本挖掘

最多合作专家朱先强

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丁兆云，国防科技大学系统工程学院教师，硕士生导师，担任Sensors、Knowledge-Based Systems等SCI期刊审稿人，曾担任网络空间大搜索专委会副秘书长。

主要研究领域：主要研究方向为网络空间指挥控制、知识图谱、文本挖掘等。

主要研究成果：发表相关学术论文约100篇，授权专利20余项，获指挥控制学会科技进步一等奖1项、湖南省教学成果一等奖1项，出版教材《数据挖掘：原理与应用》1部。

历年科研重点

G06K9 数据存储检索知识系统生物模型计算数据交换网 H04L29 安全通信网络管理模式识别机器学习自然语言处理自动驾驶控制

技术领域排名

专利列表

显示 1-5 条，共 66 条

产研合作关联

合作方列表

与朱先强的合作详情

共 41 项合作记录

一种面向分布式路由协议的控制平面验证方法及系统

20250214

CN202510164034.2

通信拒止环境中的无人机分布式集群运动控制方法

20241122

CN202411683309.5

无人机集群多目标的分布式决策方法和装置

20241118

CN202411646527.1

基于多层分布式学习的协作感知系统及持续学习方法

20240808

CN202411086182.9

一种推理树数据的合成方法、系统、电子设备及存储介质

20240808

CN202411085826.2

一种防范维度坍塌的分布式模型聚合方法及系统

20240808

CN202411085782.3

一种有向无环图结构的学习方法及系统

20240808

CN202411085781.9

基于FHGS的动态网络子图异常检测方法、装置和设备

20240307

CN202410262249.3

基于规则增强提示学习的网络空间知识抽取方法和装置

20231016

CN202311338398.5

基于对比学习的有监督文本摘要模型训练方法和装置

20231016

CN202311338350.4

基于知识增强的文本摘要生成方法、装置、设备及介质

20231016

CN202311341020.0

基于联邦式在线主动学习的网络流量分类系统及方法

20221219

CN202211630012.3

一种多粒度感知集成学习方法、装置、计算机设备和介质

20220527

CN202210590822.4

基于深度学习的网络拓扑重构方法、装置和设备

20220225

CN202210182108.1

无标注多源网络流量数据漂移检测方法和装置

20220121

CN202210074651.X

决策能力约束下多源网络流数据预测方法和装置

20220121

CN202210073214.6

基于多源网络流量数据的网络流量分析方法和装置

20220121

CN202210073213.1

基于对偶算法的备份网络最短路阻断方法和装置

20220114

CN202210043448.6

未知网络流量数据识别方法、装置、计算机设备和存储介质

20220113

CN202210038803.0

基于动态网络环境下的未知流量数据识别方法及装置

20220113

CN202210036819.8

基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置

20220107

CN202210018514.4

一种网络病毒传播分析方法、装置、计算机设备和介质

20210902

CN202111026791.1

基于贝叶斯网络及STRIDE模型的XSS风险分析方法及装置

20210719

CN202110815842.2

组织结构中节点重要性评估方法、装置和计算机设备

20210611

CN202110655790.7

卫星网络安全分析方法、装置、系统和存储介质

20210427

CN202110457536.6

基于贝叶斯网络模型的XSS攻击风险分析方法和装置

20210324

CN202110312198.7

一种图数据合成方法、装置、计算机设备和存储介质

20201216

CN202011480983.5

双层网络最小斯坦纳树阻断方法、装置和计算机设备

20201209

CN202011432308.5

一种网络重构方法、装置、计算机设备和存储介质

20201119

CN202011298666.1

基于本体推理的网络空间关键地形生成方法

20201110

CN202011246167.8

基于One-shot学习的网络安全知识抽取方法和装置

20200927

CN202011028720.0

基于One-shot 学习的网络安全知识抽取方法和装置

20200927

CN202011028720.0

动态知识图谱的知识补全方法、装置和计算机设备

20200925

CN202011022372.6

网络空间安全领域知识图谱表示学习方法和装置

20200925

CN202011019342.X

网络空间威胁知识抽取方法和装置

20200518

CN202010424101.7

结合本体概念和实例的网络空间知识图谱推理方法和装置

20200518

CN202010424098.9

联合查询的网络空间知识图谱推理方法和装置

20200518

CN202010424095.5

一种基于单层信息流传递的网络关键点分析方法

20200407

CN202010266764.0

一种基于双层信息流传递的网络关键点分析方法

20200407

CN202010266100.4

一种基于多因数@优化模型的Twitter网络信息推送最大化方法

20200403

CN202010261426.8

一种异常驾驶的检测方法及装置

20191105

CN201911072060.3

基于误差重构的节点重要性评估方法

20180720

CN201810802825.3

基于子图划分的领域知识图谱神经符号推理方法和系统

面向领域知识图谱的神经符号多跳推理方法和系统

一种基于强化学习的网络攻防仿真方法和仿真系统

一种基于元数据的文档快速标注检索方法及系统

通信拒止环境中的无人机分布式集群运动控制方法

一种面向分布式路由协议的控制平面验证方法及系统

通信拒止环境中的无人机分布式集群运动控制方法

无人机集群多目标的分布式决策方法和装置

基于多层分布式学习的协作感知系统及持续学习方法

一种推理树数据的合成方法、系统、电子设备及存储介质

一种防范维度坍塌的分布式模型聚合方法及系统

一种有向无环图结构的学习方法及系统

基于FHGS的动态网络子图异常检测方法、装置和设备

基于规则增强提示学习的网络空间知识抽取方法和装置

基于对比学习的有监督文本摘要模型训练方法和装置

基于知识增强的文本摘要生成方法、装置、设备及介质

基于联邦式在线主动学习的网络流量分类系统及方法

一种多粒度感知集成学习方法、装置、计算机设备和介质

基于深度学习的网络拓扑重构方法、装置和设备

无标注多源网络流量数据漂移检测方法和装置

决策能力约束下多源网络流数据预测方法和装置

基于多源网络流量数据的网络流量分析方法和装置

基于对偶算法的备份网络最短路阻断方法和装置

未知网络流量数据识别方法、装置、计算机设备和存储介质

基于动态网络环境下的未知流量数据识别方法及装置

基于深度强化学习的最短路阻断方法和装置

一种网络病毒传播分析方法、装置、计算机设备和介质

基于贝叶斯网络及STRIDE模型的XSS风险分析方法及装置

组织结构中节点重要性评估方法、装置和计算机设备

卫星网络安全分析方法、装置、系统和存储介质

基于贝叶斯网络模型的XSS攻击风险分析方法和装置

一种图数据合成方法、装置、计算机设备和存储介质

双层网络最小斯坦纳树阻断方法、装置和计算机设备

一种网络重构方法、装置、计算机设备和存储介质

基于本体推理的网络空间关键地形生成方法

基于One-shot学习的网络安全知识抽取方法和装置

基于One-shot 学习的网络安全知识抽取方法和装置

动态知识图谱的知识补全方法、装置和计算机设备

网络空间安全领域知识图谱表示学习方法和装置

网络空间威胁知识抽取方法和装置

结合本体概念和实例的网络空间知识图谱推理方法和装置

联合查询的网络空间知识图谱推理方法和装置

一种基于单层信息流传递的网络关键点分析方法

一种基于双层信息流传递的网络关键点分析方法

一种基于多因数@优化模型的Twitter网络信息推送最大化方法

一种异常驾驶的检测方法及装置

基于误差重构的节点重要性评估方法