-
公开(公告)号:CN111769994A
公开(公告)日:2020-10-13
申请号:CN202010729562.5
申请日:2020-07-27
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种基于软件定义网络的网络功能快速扩容方法。检测到过载的网络功能时,同时考虑到过载的网络功能和下游的网络功能来建模,在一步内求解扩容网络功能的问题。特别地,为了解决扩容问题,本发明提出了两种具有不同目标的服务功能连扩容算法。最后自动根据总输入速率和服务功能链拓扑计算新的阈值。通过建模一次性生成整个服务功能链的扩容计划,可以有效避免不必要的重新配置并减少收敛时间,有效解决了在管理过载网络功能方面收敛缓慢的问题。
-
-
公开(公告)号:CN108881032A
公开(公告)日:2018-11-23
申请号:CN201810626203.X
申请日:2018-06-19
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/741 , H04L12/947 , G06F9/448
CPC classification number: H04L45/745 , G06F9/4482 , H04L49/25
Abstract: 本发明涉及一种基于匹配优化的P4流水线性能提升方法,包括以下步骤:S1:生成匹配动作表依赖关系图,获取P4匹配动作表之间的匹配依赖关系;S2:根据P4匹配动作表之间的匹配依赖关系和预优化后的匹配次数,确定待合并的P4匹配动作表;S3:在复合P4匹配动作表上表示待合并的P4匹配动作表的匹配关键字,并在P4程序的流控制程序上表示待合并的P4匹配动作表的动作属性;S4:输出优化后的P4程序,并部署至底层P4交换机;S5:将运行时下发的P4匹配动作表规则转换为实际规则。与现有技术相比,本发明通过合并P4匹配动作表之间冗余的匹配操作优化P4流水线,实现流水线的性能提升,方法简单,实现灵活,实用性强。
-
公开(公告)号:CN108282399A
公开(公告)日:2018-07-13
申请号:CN201810088101.7
申请日:2018-01-30
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/801
Abstract: 本发明涉及一种基于分布式网络的多个流请求集中控制处理方法,获取网络拓扑中每两点间的所有路径,并记录;获取每两点间链路开销最小的路径,并记录在矩阵H中;当网络同时接收到多个流请求时,根据流请求,对源点和汇点间的所有路径做线性规划,且令虚假节点的开销与链路的开销的总和最小;通过源点和汇点间的路径上所传输的数据所占用的带宽,以及网络中每两点间的链路开销最小的路径表示网络中添加的虚假节点个数,并在计算每个流请求需要添加的虚假节点个数时,将已经处理过的流请求所添加的虚假节点遍历一遍。本发明提出的一种基于分布式网络的多个流请求集中控制处理方法,从质上减少了将中心控制运用在分布式网络中的总开销。
-
-
-
公开(公告)号:CN106096299A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610452436.3
申请日:2016-06-21
Applicant: 福州大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16H50/50
Abstract: 本发明涉及一种基于隐马尔科夫解码过程的胎盘植入预测模型的获取方法,包括以下步骤:第一步:统计从医院或卫生组织获取的条既往孕产妇数据,包括病史、B超、病理诊断结果等临床数据,建立病症关联因素集合;第二步:构造胎盘植入的隐马尔科夫模型初始数据;第三步:针对当前孕妇病例数据,优化隐马尔科夫模型;第四步:基于隐马尔科夫解码过程,对该病例数据进行胎盘植入预测。本发明所提供的方法弥补了现有胎盘植入产前预测的限制,包括缺乏典型临床表现、体征及实验室指标、依赖主观经验等,提高病症预测准确率,为保障孕产妇生命安全作出极大贡献。
-
公开(公告)号:CN105978822A
公开(公告)日:2016-09-28
申请号:CN201610559246.1
申请日:2016-07-15
Applicant: 福州大学
IPC: H04L12/807
CPC classification number: H04L47/27
Abstract: 本发明涉及一种数据中心中基于时限敏感和往返时延的拥塞控制方法,在主机端,根据往返时延RTT,计算期望速率和实际速率,根据它们的差值计算网络中的拥塞程度,根据流的时效性需求及往返时延,赋予其不同的优先级,并根据流的优先级和网络的拥塞程度调整拥塞窗口。本发明对现有的TCP协议改动小,不需要ECN的支持,对现有的数据中心普遍适用,且拥塞控制效果良好。
-
公开(公告)号:CN104933446A
公开(公告)日:2015-09-23
申请号:CN201510413961.X
申请日:2015-07-15
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6277 , G06K2209/05
Abstract: 本发明涉及一种用于计算机辅助诊断乳腺B超特征有效性验证的方法,先将乳腺B超病灶区域图像集分为训练集和验证集,且所有B超病灶区域图像均给定图像特征和文本特征;接着对训练集和验证集中所有样本图像的文本特征进行二进制编码;然后基于训练集完成面向乳腺B超特征验证的VALIDATION_RBM的训练;最后将该训练好的VALIDATION_RBM即作为特征有效性验证的工具。本发明即便在没有类标签信息的情况下,仍然可以充分利用乳腺B超影像分析文本和图像特征之间的映射关系来验证图像特征的有效性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-