一种具有延迟约束的协作移动边缘计算网络的能效卸载方法

    公开(公告)号:CN115941492A

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202211625450.0

    申请日:2022-12-16

    摘要: 本申请涉及一种具有延迟约束的协作移动边缘计算网络的能效卸载方法,包括以下步骤:步骤1:对所处MEC网络场景进行建模,中心服务器感知所处环境内物联网设备产生的一组具有相互依赖关系的计算密集型数据;步骤2:用有向无环图DAG表征任务间的相互依赖关系并作为决策矩阵的边界;步骤3:完成约束条件的设置,并完成对网络模型、卸载模型、能源消耗模型的建立;步骤4:结合所得DAG图,按照优化算法,保证卸载方案最优且计算时延最小。本申请在规定时限的约束下可以最小化整体能源消耗并整合优化了MEC网络带宽利用和计算资源分配,提高了移动边缘计算网络的实际应用意义。

    一种多维电力感知信息特征融合方法

    公开(公告)号:CN115600153A

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN202211268618.7

    申请日:2022-10-17

    摘要: 一种多维电力感知信息特征融合方法,该方法先基于主成分分析PCA对来自不同数据源的数据样本的协方差矩阵进行特征值分解,选择累计贡献率超过阈值的前k个主要特征作为主成分,并将这k个主要特征对应的特征向量作为二阶统计特征向量矩阵的各个列向量,再通过余下m‑k个特征值确定高阶统计特征向量矩阵,然后基于统计特征向量矩阵进行不同阶统计数据的特征预融合,并确定特征数据矩阵,最后将特征数据矩阵输入时空特性融合卷积神经网络CNN模型中进行特征融合。本发明采用独特的PCA‑ICA联合处理方式进行特征提取,能够有效节省存储空间和融合计算时间。