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公开(公告)号：CN105260818B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201510598480.0
申请日：2015-09-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种混合云环境下带截止日期约束工作流组的在线优化调度方法，该方法根据实时到达工作流的时空相关性和私有云处理能力有限特性，将最小的最长负载量工作流优先处理，增加工作流完成率并降低数据传输成本；基于工作流自身特点，将截止日期按子任务权重等权划分容忍时间，以保证满足截止日期约束和服务质量需求；利用贪心选择策略在线寻找执行子任务代价增值最低的适合实例，进一步降低执行代价；根据混合云环境特点，设计一种工作流到执行实例之间的整体映射方案，保证在线满足工作流服务质量同时降低执行代价。该在线优化调度方法能够在满足现有真实工作流组截止日期约束前提下，有效提高工作流组的完成率，并大幅度减少其执行代价。
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公开(公告)号：CN105117816B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201510430023.0
申请日：2015-07-22
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于兴趣点的城市阻抗计算方法，包括以下步骤：1、从互联网媒介中采集城市内的兴趣点数据，其中包括兴趣点的名称、类型、经纬度位置、营业时间数据；2、对兴趣点的营业时间进行数据整理，输出标准格式；3、利用城市路网数据，以城市中道路系统完全围合的多边形为基础，划分出地块单元并确定地块中心；将兴趣点通过经纬度位置映射至相应地块单元中；4、对各地块中心到可达范围内所有兴趣点进行路径规划，获得路径参数；5、根据路径规划结果，考虑路径参数及相应地块单元内的人口参数，计算城市中每个地块单元对应的阻抗值。该方法有利于量化城市不同地块不同时间段的阻抗值，从而为交通流量管理和城市用地规划提供参考。
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公开(公告)号：CN108765180A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810535515.X
申请日：2018-05-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及一种基于影响力与种子扩展的重叠社区发现方法，包括：1、读取网络数据集，生成网络结构图并获取节点信息；2、结合Jaccard系数和节点信息，计算节点的影响力分数；3、基于影响力分数，找到核心种子节点，建立核心种子社区集合；4、合并相似度高的社区，得到优化后的核心种子社区集合；5、根据社区邻居集中节点与相应社区的相似度，标记出候选节点；6、将满足模块度要求的候选节点加入相应社区中，得到重叠社区集合；7、将自由节点加入相似度高的重叠社区，更新重叠社区集合；8、合并相似度高的社区，得到优化后的重叠社区集合；9、输出最终的社区划分结果。该方法可以高效、准确地对复杂网络的重叠结构进行划分。
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公开(公告)号：CN108764452A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810557988.X
申请日：2018-06-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于讨论机制的混沌粒子群算法，通过混沌理论对种群进行初始化，使初始粒子均匀分布在空间，利用混沌的遍历性进行搜索使算法跳出局部最优；本发明针对现有算法收敛精度低的问题，使用双种群，并且结合讨论机制，增强收敛精度。
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公开(公告)号：CN108763436A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810510959.8
申请日：2018-05-25
Applicant: 福州大学
CPC classification number: H04L67/06 , H04L67/1095 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及一种基于ElasticSearch与HBase的分布式数据存储系统，包括客户端以及设在主服务器上的ElasticSearch集群、HBase集群与FastDFS集群；所述ElasticSearch集群用以存储数据的索引信息；所述HBase集群用以存储数据的元数据；所述FastDFS集群用以存储文件。本发明结合了ElasticSearch、HBase和FastDFS各自的优点，实现了数据的快速存储和查询，克服了传统单一式的存储系统的不足。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629690A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810399735.4
申请日：2018-04-28
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q40/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的期货量化交易系统，包括：K线走势模块、策略回测模块、量化选股模块、风险监控模块、持仓控制模块、策略切换与商品切换模块、机器学习模块、期货策略库模块以及信号处理与实盘交易模块。本发明提出的一种基于深度强化学习的期货量化交易系统，提供机器学习模块，在量化选股阶段利用机器学习算法，筛选出优质期货商品，对运行的策略进行监控，训练强化学习模型对策略实现自动切换，也可以直接通过训练好的强化学习模型，直接对期货进行交易操作。
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公开(公告)号：CN105045880B
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201510430517.9
申请日：2015-07-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种不同数据源的兴趣点的模糊匹配方法，包括以下步骤：1、分别从两个不同的网站中采集兴趣点数据构成数据集A、B；2、提取名称完全匹配的兴趣点配对形成数据样本，通过数据样本计算平均位置偏差并确定匹配范围；3、分别从数据集A、B中取待匹配点和待匹配集；4、对待匹配点和待匹配集中所有兴趣点的名称进行逐级地址分词，然后通过地址词典过滤名称中的地址信息；5、采用KMP算法对待匹配点和待匹配集中每个兴趣点进行匹配，通过匹配率判断兴趣点是否相同；6、同理，对数据集A中的其他兴趣点，在数据集B中找出与其匹配的兴趣点。该方法有利于精确匹配不同数据源的兴趣点数据，过滤重复的数据。
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公开(公告)号：CN108537806A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810342811.8
申请日：2018-04-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于累积能量的立体图像线裁剪重定向方法，包括以下步骤：1、输入立体图像和对应的视差图，初始化输入图像的能量矩阵和能量累积矩阵；2、采用动态规划的方法找到左、右视图的最优缝组并记录其路径；3、将最优缝组路径上的每个像素的能量累积到其相邻的8个像素上；4、检测并沿着最大边缘信息的方向继续向相邻的2个像素进行能量累积；5、删除最优缝组，更新图像的能量矩阵、能量累积矩阵M及对应的视差图；6、迭代上述步骤直至目标尺寸，获得重定向后的左、右视图和对应的视差图。该方法能够有效减少由于缝操作集中在图像某一区域从而引起的立体图像的视觉失真，并能保持左右图像的几何一致性，提高立体图像线裁剪的性能。
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公开(公告)号：CN105068863B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510418271.3
申请日：2015-07-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及并行和分布式高性能计算领域中一种多云环境下带截止日期约束工作流的基于代价驱动调度方法。该方法根据工作流自身结构特点，迭代合并存在‘有向割边’的相邻子任务，减少算法执行时间并初步降低数据传输成本；设计一种工作流局部关键路径查找策略，以保证满足工作流截止日期约束和服务质量需求；基于局部关键路径查找并整体调度‘关键’路径，进一步压缩数据传输时间和执行代价；根据多云环境特点，设计一种‘关键’路径到执行实例之间的映射方案，保证满足任务服务质量同时降低执行代价。该调度方法能够在满足现有真实工作流截止日期约束前提下，有效提高方法本身的执行效率，并大幅度减少工作流在多云环境下的执行代价。
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公开(公告)号：CN108345881A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810101325.7
申请日：2018-02-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的文档质量检测方法。针对传统的人工肉眼检测困难，效率低，可靠性差，受到主观性影响较大的问题提出了基于计算机视觉的文档质量检测方法。为精确检测文档质量，该方法首先得通过合理的方法对高速文档打印视频进行静止帧提取；其次，基于计算机视觉的预处理方法对文档图像进行合适的图像预处理；再次，对预处理好得文档图像进行精确的轮廓检测和提取；紧接着，对提取到的文档轮廓图像进行倾斜矫正，使得畸形图像变为正常平铺的文档待检测图像；最后，对待检测图像进行PSNR和MSE质量评估，与模板进行比对，得出文档质量的检测结果。该方法拥有高效性、可靠性、连续性、灵活性等等特点，具有较强的实际应用性。
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