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公开(公告)号：CN112867092A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110238301.8
申请日：2021-03-04
申请人： 嘉兴学院 , 浙江省电子信息产品检验研究院
摘要： 本发明发明了一种面向移动边缘计算网络的数据智能路由方法，包括：一种面向移动边缘计算网络的数据智能路由方法，包括以下步骤：(1)、面向智能路由的MEC网络中数据采集服务应用标记；(2)、MEC网络在中轻量级全网智能路由建模方法；(3)、基于图卷积神经网络的轻量级智能路由方法。本发明所述的一种面向移动边缘计算网络的数据智能路由方法，本发明中，通过在MEC中部署应用服务统计模块，将网络中与路由策略相关的服务要素统计起来作为深度神经网络的大规模训练样本，结合图卷积神经网络的优化及泛化能力，学习出使用当前MEC网络的智能路由方法，同时，本发明方法还能使得MEC网络具有根据环境状态自主学习路由的能力。
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公开(公告)号：CN112865898A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110067064.3
申请日：2021-01-19
申请人： 嘉兴学院 , 浙江省电子信息产品检验研究院
IPC分类号： H04B17/391 , G06K9/62 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种对抗式无线通信信道模型估计和预测方法，属于无线通信信道模型辨识技术领域，包括下列步骤：数据初始化，从源数据中随机抽取N个历史无线信道模型作为样本数据集，对信道模型进行归一化；信道模型聚类，采用动态时间规整衡量两个长度不同的时间序列信道模型的相似度，基于动态时间规整对信道模型数据进行聚类；信道模型预测，基于LSTM动态循环神经网络递归模型进行信道模型预测模型；信道模型预测模型修正，基于对抗网络的信道模型预测模型增量修正方法对信号模型预测模型进行修正；该方法充分利用信道模型的时序特性，大大提高准确率。
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公开(公告)号：CN111158862B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN201911410813.7
申请日：2019-12-31
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： G06F9/455
摘要： 本发明实施例提供了一种虚拟机调度方法及装置，该方法包括：监测物理机的负载，作为第一负载；在所述第一负载高于第一预设数值的时长大于第一预设时长的情况下，获取所述物理机的历史负载；根据所述第一负载和物理机的历史负载预测所述物理机的负载，作为第二负载；在所述第二负载高于第二预设数值的情况下，迁出所述物理机内运行的虚拟机。应用本发明实施例提供的方案，能够有效避免物理机的瞬时负载峰值引发的不必要的虚拟机迁移，保障物理机的工作效率。
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公开(公告)号：CN113300788B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202110417608.4
申请日：2021-04-19
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： H04B17/20 , H04B1/00 , H04L1/00 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及污水处理技术领域，且公开了一种基于CapsNet胶囊网络的盲接收机方法及装置。本发明所描述的方法中通过引入了一种基于CapsNet胶囊网络的面向智能通信的盲接收机方法及装置，首先，使用具有良好的模块化设计和可编程能力的USRP设备组成发射机和接收机，采集用于训练和测试CapsNet神经网络的射频信号数据集；其次，依靠CapsNet神经网络自主学习各种非理想因素给射频信号的传播带来的负面影响对环境因素具有自感知及可持续学习的能力，能从畸变的射频信号中精确地恢复出原始比特流信息；最后，根据接收机的算力等性能，提出了离线和在线的训练方式，并依靠CapsNet胶囊网络强大的泛化能力，使得智能通信盲接收机系统具有更广的适用性，应用领域较为广泛。
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公开(公告)号：CN110992381B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911298423.5
申请日：2019-12-17
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明公开了一种基于改进Vibe+算法的运动目标背景分割方法，涉及视频图像处理领域。本发明提供的方法，通过对目标监控视频采用传统Vibe+算法获取原始二值化图像，采用基于区域生长的连通域标记法对分割图像中各连通区域进行标记，依据边界面积块差异特征设定面积筛选阈值，将二值化图像中低于面积筛选阈值的连通区域进行删除；并对MeanShift聚类算法改进后，与碎片化卷积神经网络融合对分割后的二值化图像中拖影区块、非拖影区块和拖影边缘区块分类识别，标记拖影区块在二值化图像中位置坐标，基于拖影检测结果对二值化图像中各个拖影区域进行快速删除，获取最终的分割结果，达到提高对目标监控视频运动目标的分割准确度和分割效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN115828908A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211034383.5
申请日：2022-08-26
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/151 , G06F40/30 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于信息同源特征的互联网中信息实体同源判断方法，包括以下步骤：A：获取互联网上所传播的信息实体的特征集；B：对步骤A中得到的特征集进行预处理；C：获取多维关键特征构建信息实体的多维关键特征集；D：获取信息实体的经规则化处理后的多维关键特征集；E：得到信息实体的平行语料增强关键特征集；F：抽取信息实体的语义信息；G：通过LSH哈希函数计算出信息实体的标识符并得到信息实体的信息同源特征；H：对待判定是否同源的信息实体A和B进行判定。本发明能够基于信息同源特征进行信息实体的同源判断，有效地解决了开放互联网中的信息内容传播和演化追溯问题，实现了信息内容的可追溯。
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公开(公告)号：CN113300788A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110417608.4
申请日：2021-04-19
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明涉及污水处理技术领域，且公开了一种基于CapsNet胶囊网络的盲接收机方法及装置。本发明所描述的方法中通过引入了一种基于CapsNet胶囊网络的面向智能通信的盲接收机方法及装置，首先，使用具有良好的模块化设计和可编程能力的USRP设备组成发射机和接收机，采集用于训练和测试CapsNet神经网络的射频信号数据集；其次，依靠CapsNet神经网络自主学习各种非理想因素给射频信号的传播带来的负面影响对环境因素具有自感知及可持续学习的能力，能从畸变的射频信号中精确地恢复出原始比特流信息；最后，根据接收机的算力等性能，提出了离线和在线的训练方式，并依靠CapsNet胶囊网络强大的泛化能力，使得智能通信盲接收机系统具有更广的适用性，应用领域较为广泛。
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公开(公告)号：CN114553648B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210096120.0
申请日：2022-01-26
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： H04L27/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法，包括以下步骤：A：对多调制模式的信号数据进行时域和频域双维度的归一化处理，得到包含时域特征和频域特征的射频信号数据集G；B：利用双流时空图的卷积神经网络先对射频信号的特征进行提取操作，之后再进行聚合操作，得到面向射频信号的全局特征和局部特征深度融合的时空特征序列；C：使用基于注意力的编码‑解码深度神经网络模型，对无线信号调制模式进行识别。本发明能够自适应地识别并分类出射频信号的调制模式。
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公开(公告)号：CN115293162A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211035787.6
申请日：2022-08-26
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/216 , G06F17/18 , G06F16/33 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的信息实体传播影响力计算方法，包括以下步骤：A：针对信息集构建语料库；B：构建待计算传播影响力的信息集中的信息实体的最终关键信息特征集；C：对步骤B中得到的信息实体的最终关键信息特征集中的离散随机变量进行去重和共指消解，得到预处理后的信息实体的最终关键信息特征集；D：根据最终关键信息特征集，利用拉格朗日乘子法计算信息实体的传播影响力的信息熵，最终得到信息实体的传播影响力。本发明采用最大熵理论探究并量化信息实体在公共互联网中传播的影响力，为信息实体传播影响力的可度量、可计算方面的研究提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111031116A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911213505.5
申请日：2019-12-02
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明涉及云计算技术领域，具体公开了一种云服务合成方法、云服务器和云服务合成系统，云服务合成方法包括以云租户的服务质量需求作为输入、以云服务组成样本作为输出建立并训练神经网络模型；按照服务质量需求将云服务分解为若干个服务组件；接收云租户上传的服务请求；将服务请求输入神经网络模型中得出云服务组成方案；根据云服务组成方案对服务组件进行整合与封装等步骤。本发明的云服务合成方法、云服务器和云服务合成系统，提供与服务请求最相匹配的云服务组成方案，为云租户带来更优的服务体验，满足云租户多样化和个性化的需求，同时，对云空间进行合理的划分与利用，为云服务提供商带来更高的效益。
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