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公开(公告)号：CN115037628B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210562305.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的自适应服务功能链映射方法，步骤为：建立SFC映射模型，将SFC映射过程分为三层结构并进行抽象参数表示；搭建SFCR映射学习神经网络，并将抽象参数映射至SFCR映射学习神经网络中的状态、动作、奖励值；构建经验回放池并对网络参数更新；基于经验回放池中数据，统计不同VNF的请求率、使用率及现有部署数量和未激活个数；设计VNF再部署策略，根据统计的数据对VNF再部署。本发明具有维持网络环境稳定、提高用户服务质量的优势，能够有效解决现有映射方法随时间动态变化造成有效服务成本占比小及服务映射效率低问题；具有良好的自适应性，能提高不同时间段处理用户服务请求的有效服务成本率和请求映射率。
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公开(公告)号：CN116433519A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310379045.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明属于红外图像算法增强领域，具体涉及一种基于拉格朗日插值和多尺度引导滤波的红外图像增强方法，所述方法具体为：获得原始图像的红外探测器输出数据；对原始数据进行非均匀性校正；通过校正后的数据采用多尺度引导滤波获取图像的不同轮廓信息，进而将不同轮廓信息进行融合处理，得到增强后的图像。本发明通过采用拉格朗日插值算法对红外图像数据进行非均匀性校正，然后对校正后的数据采用多尺度引导滤波得到增强后的红外图像，解决了红外图像对比度差和细节特征突出不太明显的问题。
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公开(公告)号：CN114817087B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210520482.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F12/0862 , G06F12/0877
Abstract: 本发明涉及基于缓存失效行为的预取距离自适应调整方法及装置，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：获取帮助线程的缓存失效率和主线程缓存失效率，根据所述帮助线程的缓存失效率和所述主线程的缓存失效率得到缓存失效率比，所述缓存失效率比为所述帮助线程的失效率与所述主线程失效率的比值；获取预取对象平衡选取比率；将所述缓存失效率比和所述预取对象平衡选取比率进行比较，根据比较结果调节所述帮助线程的预取距离。本发明利用帮助线程和主线程缓存失效行为信息，计算帮助线程与主线程的缓存失效率之比，根据比值和预取率的比较结果调整预取距离，从而为帮助线程预取设定最优预取距离，解决了传统方法存在的不能有效隐藏访存延迟的问题。
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公开(公告)号：CN115083385A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210681699.7
申请日：2022-06-15
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G10K11/20
Abstract: 本发明涉及一种兼具宽频隔声的金属水超材料，属于声学超材料技术领域。该兼具宽频隔声的金属水超材料的构形为一个以上相同大小结构的六边形晶格构成的微结构，所述六边形晶格内设置有多个配重，多个配重非对称分布在六边形晶格内。该兼具宽频隔声的金属水超材料，具有优异的流体性质，而且拥有声子禁带。在单模频率范围内兼具宽频隔声的金属水超材料展现出流体属性，即金属水的特性，具有在流体中声波传输无明显散射的特点。在全方向声子带隙频率范围内，包括剪切波和压缩波在内的所有声波模式均无法传输通过，具有隔声的特性。拓宽了金属水超材料在声学工程中的应用。
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公开(公告)号：CN114999433A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210582806.0
申请日：2022-05-25
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G10K11/162
Abstract: 本发明涉及一种复合五模超材料及低频宽带声波调控方法，属于声学技术领域。该复合五模超材料的构形为一个以上相同大小结构的面心立方晶格构成的微结构，面心立方晶格由16个双锥单元的窄直径端相连接构成，构成所述双锥单元的每个单锥由两段不同的材料构成，每个单锥的窄直径端由软质材料构成，宽直径端由硬质材料构成；构成所述双锥单元的两个单锥的窄直径端的软质材料高度不同。实现对300Hz以下的低频宽带声波调控。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114238682A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111558721.0
申请日：2021-12-20
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/583 , G06F16/55 , G06N3/04 , G06N3/06 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于神经网络的图像检索方法及系统。该方法包括：获取每张检索图像输入分类网络中所有神经元输出的输出值序列；根据输出值序列在一个神经元的均值和方差得到特征指标；根据检索图像与对应簇的位置得到每个神经元的区分度；获取检索图像对应样本点的备选样本点，进一步得到每张检索图像对应的高斯模型；根据特征指标与区分度获取高斯模型的权值；获取多张检索图像的混合高斯模型，根据混合高斯模型获取所有备选样本点的匹配概率获取推荐给用户的备选样本点的顺序。能够提取图像中具有的特征，从而更加精准的将检索图像与数据库中的图像进行匹配推荐，提高检索图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN114039980A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111313391.9
申请日：2021-11-08
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L67/1008 , H04L67/1023 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及面向边缘协同计算的低时延容器迁移路径选择方法及系统。该方法首先接受各边缘节点的功率序列和温度序列，根据温度序列得到各边缘节点的动态降频时间，获取各边缘节点的散热系数。获取各边缘节点的功率序列中的峰值功率，由峰值功率和边缘节点的功率序列构建功率差值序列，计算功率差值序列和迁移节点的功率序列的关联系数和迁移损耗系数；根据各边缘节点的迁移损耗系数、散热系数和动态降频时间得到各边缘节点的边权重；根据边权重和各节点构建二向图，由二向图得到目标边缘节点。本发明实施例对各节点的功率和温度进行分析计算得到各边缘节点的边权重，提高了目标边缘节点选择的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111988277A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010694781.4
申请日：2020-07-18
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于双向生成对抗网络的攻击检测方法，旨在对复杂且高维度的网络流量进行高效的攻击检测。该双向生成对抗网络增加了编码器，使得模型既具有编码能力，又具有普通生成对抗网络的生成能力，从而形成了对流量特征双向学习的过程。模型在训练过程中仅使用正常网络流量数据，通过编码器、生成器网络的编解码过程获得正常流量特征的重构误差，通过判别网络学习正常流量特征中的重要特征和特征分布，这两部分网络内部都使用神经网络模型，使其具有更好的编解码能力，它们之间交替学习，更新参数，形成博弈过程，从而得到正常流量样本的特征分布得分，将每一个测试样本特征向量的异常分数与特征分布得分进行比较，当测试样本的异常分数大于基线得分时，该测试样本即可被判定为攻击样本。
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公开(公告)号：CN111198959A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911396473.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的两阶段图像检索方法，其步骤如下：在VGG16网络的卷积层和密集连接层之间添加特征提取层构建卷积神经网络模型；利用训练集和验证集对卷积神经网络模型进行训练，利用反向传播调整卷积神经网络模型的参数；将测试集输入训练好的卷积神经网络模型，利用哈希函数映射将特征向量映射得到二进制哈希码，利用softmax分类函数对密集连接层输出的向量进行分类，构建二级索引库；将待检索图像输入训练好的卷积神经网络模型，进行第一阶段的检索，进行第二阶段检索。本发明在相应的图像类别下进一步搜索，通过分类优化检索实现了图像的精确分类和快速检索，加快了相似特征的检索速度，提高了查询效率。
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公开(公告)号：CN114170331B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111471673.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种基于人工智能的图像数据压缩方法及系统。该方法分析训练图像的二维颜色信息，根据二维颜色信息在预设阶数上的二维标准差分析出达到无损效果界限的界限二维颜色信息，并根据二维标准差获得每个像素点的高斯模型，根据压缩颜色信息和界限二维颜色信息在高斯模型上的差异获得颜色趋向性，进一步结合像素点压缩前后与邻域范围内其他像素点的色差构建损失函数。以二维颜色信息作为训练数据训练自编码神经网络。实现通过自编码神经网络达到无损压缩。本发明通过获得色彩宽容度的界限对网络进行约束，实现了利用自编码神经网络对图像数据无损压缩。
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