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公开(公告)号：CN113312875A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110660476.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/394 , G06F30/398
Abstract: 本发明涉及一种基于择优机制的时延优化层分配方法，包括以下步骤：步骤S1:均衡排序初始化，包括：运用时延驱动初始线网排序策略为各个线网建立层分配优先级，并基于线网的优先级大小，依次为每个线网进行初始层分配；步骤S2:基于择优机制的时延优化层分配，包括重绕调整策略、重叠边排序策略和段分级策略；步骤S3：后优化：在不产生新溢出的情况下对所有线网进行最后一次拆线重绕，通过比较重绕方案与原方案的目标代价，将最优的选取方案作为最终的层分配结果。本发明不仅能有效地优化时延，而且能得到更少的通孔数，从而得到一个高质量的层分配结果，进一步的能够有效地优化物理设计过程中的时延和通孔数等指标，提高电路性能。
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公开(公告)号：CN113095946A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110469727.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦标签传播的保险客户推荐方法，将多家保险公司作为参与方，生成对应网络图，进行加密节点匹配，得到各方重叠节点集，参与方将节点的邻接矩阵进行同态加密后发送给协调端，协调端在密态下对各参与方的邻接矩阵进行计算，各参与方联合协调端发送回来的结果在本地进行节点重要性，节点相似度与邻居节点重要性的计算，每个节点根据邻居节点的标签与重要性，迭代更新自身的标签直至与前一次迭代所发现的社区相同，最终发现社区分布，从而可以向客户精准推荐保险产品。本发明能够在不损失准确性的前提下联合多家保险公司的客户数据进行社区发现，在提升了准确度的同时最大限度的保护各家保险公司的客户信息隐私。
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公开(公告)号：CN112395318A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011333445.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/27 , G06F9/50 , G06F12/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于HBase+Redis的分布式存储中间件，以HBase集群和Redis作为底层框架，包括存储模块和查询模块，所述存储模块包括负载均衡组件、数据缓存组件和数据同步组件；所述负载均衡组件实现HBase Region和RegionServer的负载均衡，以提高HBase的读写性能；所述数据缓存组件实现基于时间平滑方法计算的热值缓存淘汰策略，以提高缓存命中率；所述数据同步组件实现基于协处理器的HBase和Redis的数据同步，以避免脏数据的产生。该分布式存储中间件有利于提高数据读写速率。
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公开(公告)号：CN107832519B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201711060869.5
申请日：2017-11-02
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/394 , G06F30/398
Abstract: 本发明涉及一种超大规模集成电路中高性能X结构多层总体布线方法，在XGRouter布线器的基础上，提供了包括：增加新类型的布线方式，子群优化算法与基于新布线代价的迷宫布线的结合，初始阶段中预布线容量的缩减策略，设计动态资源调度策略，继而引入了多层布线模型，简化了XGRouter的整数线性规划模型，最终构建了一种高性能的X结构多层总体布线器。通过在标准测试电路的仿真实验结果表明，相对其他各类总体布线器，在多层总体布线中最重要的优化目标——溢出数和线长总代价两个指标上均取得最佳效果。
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公开(公告)号：CN112258410A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011136928.4
申请日：2020-10-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种可微分的低秩学习网络图像修复方法。将一个含有噪声的不完整的图像矩阵作为神经网络的输入，并输出重构后的图像。通过将近端梯度映射方法转换为带约束的优化问题，本发明方法提出了一种可以进行低秩矩阵重构的神经网络，该神经网络由多个可微分且可复用的模块堆叠组成，每一个模块都可以解决一个关于低秩优化的子问题。本发明方法的每一个模块输出一个优化得到的子矩阵，并对这些子矩阵连乘以得到重构后的图像矩阵。本发明成功利用了神经网络来解决图像低秩修复问题，并避免了传统方法在迭代过程中进行的奇异值分解过程，从而节省大量的计算时间，同时本发明依然能够在图像修复上有良好的性能，具有一定的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111800339A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010633665.1
申请日：2020-07-02
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/721
Abstract: 本发明涉及一种混合SDN场景下带有路径数目约束的路由优化方法，包括以下步骤：步骤S1:采用贪心算法确定SDN节点的部署位置；步骤S2:根据SDN节点的部署位置，找到所有源目的节点对之间流量需求的可行路径;步骤S3:计算没有路径约束情况下流量在所有可行路径上的分配情况；步骤S4:设置路径数目的约束为h,使用随机取整从每个流量需求的所有可行路径中选出满足路径数目约束的最优路径，得到最优路径集；步骤S5:根据最优路径集，考虑多商品流问题，计算流量在路径上的最优分流。本发明能够实现在有路径数目约束的情况下，有效降低网络的最大链路利用率，进一步提高网络性能。
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公开(公告)号：CN106997765B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201710207110.9
申请日：2017-03-31
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种人声音色的定量表征方法，该方法通过分析专业歌手演唱的多首歌曲的音频，计算每帧192维的CQT特征，再选取60个音频帧的CQT特征构成大小为60*192的输入矩阵对深度卷积神经网络进行训练，得到训练好的深度卷积神经网络及相应的人声音色嵌入空间；再对业余歌手的清唱音频进行相同的分析计算并送入训练好的深度卷积神经网络，即可得到同一人声音色嵌入空间中的音色向量，实现了用一种定量的、客观的方式表示主观的音色特征。
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公开(公告)号：CN111539181A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010349605.7
申请日：2020-04-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/3947 , G06N3/12
Abstract: 本发明涉及一种基于离散差分进化的多策略优化X结构最小树构建方法，包括以下步骤：步骤S1:读取待测试电路引脚信息;步骤S2:对种群进行初始化，并计算初始种群个体适应值，初始化自适应参数；步骤S3:判断算法迭代次数是否达到阈值;步骤S4:若未达到阈值，则从策略池随机选择一种变异策略，经过变异、交叉后得到儿子个体；若达到阈值，则根据传统的差分进化算法对种群进行变异、交叉操作；步骤S5:采用免疫克隆选择策略；步骤S6:判断迭代是否满足终止条件，如果满足，则迭代终止输出最终种群，否则返回步骤S3继续下一次迭代更新;步骤S7:采用精炼策略，得到布线树最优方案。本发明能够得到更大的搜索空间，更小的线长，优化布线树拓扑结构，减少冗余。
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公开(公告)号：CN107256248B
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201710422815.2
申请日：2017-06-07
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/242 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种云存储安全中基于通配符的可搜索加密方法，包括以下步骤：设置待上传文档；提取关键词集合；将所述关键词集合加密；选择随机数作为文档加密密钥，将文档加密密钥进行加密；加密待上传文档得到密文后发送给云计算平台；输入查询关键词集合，生成查询陷门并进行签名，发送给云计算平台；云计算平台对查询签名进行验证，云计算平台执行搜索算法；将关键词索引和查询陷门传入到关键词匹配协议中，得到加密的匹配结果；进行解密得到搜索结果；云计算平台根据所述搜索结果返回对应的密文；先恢复出文档加密密钥，然后恢复出文档。本发明支持至多两个通配符的关键词搜索，通配符可以出现在关键词的任何位置,且可以表示任意多个字符。
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公开(公告)号：CN106970957B
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201710159858.6
申请日：2017-03-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种数字证据链综合分析系统及方法，该方法包括：基于主体关联度、客体关联度、时间关联度、内容关联度和因果关联度等数字证据链构造方法，并定义了具体关联度计算方法，以实验实例验证了方法的可行性和有效性。与已有研究相比，提出的基于LDA算法的内容关联度方法和带有多条件约束的因果关联度方法具有鲜明的研究特色。
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