-
公开(公告)号：CN115865914A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211494716.2
申请日：2022-11-26
Applicant: 福州大学
IPC: H04L67/10 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/098 , H04L67/1008 , H04L67/101 , H04L67/1001 , H04L67/12 , H04L41/16
Abstract: 本发明涉及一种车辆边缘计算中基于联邦深度强化学习的任务卸载方法，包括：1、将任务卸载问题建模为一个优化问题：找到一组最优的任务卸载策略以最小化系统中所有车辆到达任务的平均响应时间；2、构建卸载动作Q值预测模型；将每辆车看作智能体，在运行时环境中分布式使用DQN方法训练卸载动作Q值预测模型；每个智能体通过自己可观测的数据训练自己的模型；在训练过程中，结合联邦学习框架对各智能体的模型进行聚合，最终得到适用于各智能体的通用的卸载动作Q值预测模型；3、在运行时环境中，使用得到的通用模型，通过比较各卸载动作的Q值选择卸载动作；重复上述过程，为每个子任务决定卸载地点。该方法有利于优化整个系统的平均响应时间。
-
公开(公告)号：CN115220361A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210921039.1
申请日：2022-08-02
Applicant: 福州大学
IPC: G05B15/02 , G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的智能家居服务管控方法，包括：通过知识图谱概念模型抽象出智能家居场景中的对象和关系，然后根据设定的运行时的推理规则及执行方法，构建出智能家居情境感知运行时知识图谱，模拟智能家居服务日常过程中的调控逻辑；构建基于深度学习的智能家居服务预测模型，使智能家居服务预测模型可根据实时场景自动决策出需要进行调控的设备并预测调控后的状态；然后借助运行时知识谱图对智能家居设备进行状态控制。该方法有利于提高智能家居服务的管控正确率。
-
公开(公告)号：CN108762749B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201810510539.X
申请日：2018-05-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供一种基于代码分析的系统对象图自动生成方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：通过soot分析获取类名、方法名和语句集；步骤S2：处理对象创建语句并生成对象集，处理对象声明语句并生成属性‑值对应集，采用符号执行的思想获取方法调用语句和调用过程并生成对象调用关系集；步骤S3：运用plantuml语言规则将上述集合转化为对象图生成语句，从而得到了自动生成的uml对象图。本发明基于代码分析的系统对象图自动生成技术可以直观反映运行时软件体系结构的特点，用户不必查看繁琐的代码就能通过该技术获取对象信息（类属性、对象属性）以及对象关系（对象调用链），加强代码的可读性和可维护性。
-
公开(公告)号：CN111338618B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010096139.6
申请日：2020-02-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种应用场景驱动的Android应用微服务自动生成方法，包括以下步骤：步骤S1:基于应用接口信息，重建应用运行时软件体系结构；步骤S2:多次执行目标功能，录制目标功能的方法调用序列，形成基于运行时模型的多个目标功能的调用实例；步骤S3:分析得到的调用实例，获得目标功能的微服务的服务模块;步骤S4:于是给定用户输入，执行微服务的服务模块，得到与原功能相同的结果。本发明够在无源码、无标注情况下，通过监听Android框架和应用中所有的方法来录制用户调用序列，并通过对多个用户调用序列分析得到微服务的调用模板，重建应用运行时软件体系结构，从而实现Android应用微服务的自动生成。
-
公开(公告)号：CN113311897A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110572115.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 福州大学
IPC: G05F1/567
Abstract: 本发明提出一种应用于FBAR振荡器的低功耗温度传感器及其工作方法，所述温度传感器包括温度前端电路、ADC、时序产生电路；所述时序产生电路向温度前端电路动态匹配单元提供控制信号，并向ADC的采样保持电路提供非交叠时钟；所述温度前端电路与ADC相连并输出与温度正相关的电压ΔVBE和与温度负相关的电压VBE，所述ADC根据温度前端电路提供的电压信息，向外部电路输出含温度信息的脉冲宽度调制信号；本发明在满足低功耗、小体积的要求基础上，使用辅助电路分别提高测温精度和分辨率。满足了温度补偿电路对于高温度灵敏度的要求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113157723A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110366610.3
申请日：2021-04-06
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F8/41 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及一种面向Hyperledger Fabric的SQL访问方法，包括步骤：定义关系模型至键值对模型的转换规则，将关系模型向键值对模型进行转换；基于智能合约技术，开发SQL执行合约，SQL执行合约通过接受应用层传入的SQL语句作为参数，并结合转换后的存储结构，实现SQL语句向底层状态数据库操作的转换；应用自动重构工具，实现应用层相关逻辑代码的自动化映射转换。本发明提升应用层的开发效率，实现应用层相关逻辑代码的自动化映射转换。
-
公开(公告)号：CN110908705B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201911138413.5
申请日：2019-11-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F8/71
Abstract: 本发明提出一种建立不同版本程序类集合映射关系的方法，首先，确定类相似度和方法相似度的评判因素；其次从源代码逆向工程建立类图；最后通过一系列的算法分析（包括计算初步类相似度、方法相似度以及迭代确立方法和类的最终相似度）建立不同版本间程序的类集合中类的“一对一”、“一对多”、“多对一”的映射关系以及类中方法的“一对一”映射。能够解决由于人工阅读源代码等方式寻找不同版本系统类集合间的映射关系难以实施的问题，直观反映系统的体系结构，增加了代码的可读性和可维护性，降低软件开发人员和维护人员理解不同版本间系统的难度，提供了一个在较高层次观察不同系统的方法。
-
公开(公告)号：CN112632615A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011599293.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合云环境的科学工作流数据布局方法，包括以下步骤：步骤S1:设定隐私数据集和数据中心最大容量条件，并初始化相关参数；步骤S2:以最小化数据模糊传输时间为目标，并考虑到数据中心的容量约束，在引入不确定性概念后，构建混合云环境下面向模糊时间优化的科学工作流数据布局模型；步骤S3:构建若干初始方案；步骤S4:构建粒子到数据布局结果的映射关系；步骤S5:基于改进的FGA‑DPSO的数据布局算法，获取最优方案。本发明基于混合云环境，实现有效的科学工作流数据布局。
-
公开(公告)号：CN112052071A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010932875.0
申请日：2020-09-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种强化学习和机器学习相结合的云软件服务资源分配方法。建立面向变化负载的管理操作决策模型。首先，使用强化学习方法，针对历史数据计算每一管理操作在不同环境、状态下的Q值；其次，使用机器学习方法，基于Q值预测模型，输入环境和状态，就能预测每一管理操作的Q值；最后，根据Q值预测模型，在运行时进行管理操作决策，通过反馈控制，逐步推理合适的资源分配方案。本发明方法使用在实际应用RUBiS中，结果显示：本发明方法能够提高云应用资源分配的有效性，管理操作决策的正确性达到92.3%，相比传统机器学习方法，资源分配效果提高约6%。
-
公开(公告)号：CN111881263A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010806262.2
申请日：2020-08-12
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种面向智能家居场景的服务推荐在线优化方法。首先根据智能家居知识图谱针对通用用户群体来生成通用的服务指令，然后基于指令的语义相似性训练出初始服务推荐模型。进一步在初始服务推荐模型上根据用户的使用轨迹进行模型的增量训练，进而实现服务推荐模型的在线优化，最终使得推荐模型可以适用于特定环境下的指令识别。因此，基于该技术，虚拟助手可以自适应地给出最佳的匹配的系统指令。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
142
records
(took 0.025 seconds)
