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公开(公告)号：CN115908462A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211684539.4
申请日：2022-12-27
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明提出了一种基于区域概率标签驱动主动轮廓的高分辨率图像分割方法，解决了主动轮廓模型无法处理高分辨率图像等问题。其步骤为：首先，对高分辨率图像进行下采样得到由低到高分辨率的图像，对从低到高分辨率图像分别进行以下处理：初始化水平集函数及统计参数，并利用水平集函数计算几何先验和区域概率标签；其次，在区域概率标签的驱动下更新分割轮廓，并基于区域概率标签更新驱动对应水平集函数和统计参数；最后，将当前分辨率图像的水平集函数和统计参数传递到下一幅高分辨率图像并对其进行轮廓分割。本发明能够大大降低计算代价并增强算法的鲁棒性，从而处理超高分辨率的图像。
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公开(公告)号：CN112286677B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202010800080.4
申请日：2020-08-11
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明提出一种面向资源受限边缘云的物联网应用优化部署方法，其步骤为：首先，针对构建的智慧城市移动边缘计算系统模型分别构建资源浪费模型、资源负载不均衡模型、能源消耗模型和带宽资源消耗模型，并进行加权构建联合优化目标函数；其次，利用染色体编码方案对DE算法及控制参数进行改进，得到有效的改进DE算法；最后，利用改进的DE算法对联合优化目标函数进行优化求解，输出联合优化目标函数的最小值对应的闲置资源、资源负载不均衡水平、能源消耗的功率和带宽资源的消耗量。本发明提出一种近似最优的部署方案，能够在规定资源和执行延迟约束条件下同时提高了系统效用和带宽资源利用率，又通过采用多种优化策略来提高算法的多样性和收敛速度。
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公开(公告)号：CN112286677A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202010800080.4
申请日：2020-08-11
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明提出一种面向资源受限边缘云的物联网应用优化部署方法，其步骤为：首先，针对构建的智慧城市移动边缘计算系统模型分别构建资源浪费模型、资源负载不均衡模型、能源消耗模型和带宽资源消耗模型，并进行加权构建联合优化目标函数；其次，利用染色体编码方案对DE算法及控制参数进行改进，得到有效的改进DE算法；最后，利用改进的DE算法对联合优化目标函数进行优化求解，输出联合优化目标函数的最小值对应的闲置资源、资源负载不均衡水平、能源消耗的功率和带宽资源的消耗量。本发明提出一种近似最优的部署方案，能够在规定资源和执行延迟约束条件下同时提高了系统效用和带宽资源利用率，又通过采用多种优化策略来提高算法的多样性和收敛速度。
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公开(公告)号：CN112134657A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010957704.3
申请日：2020-09-12
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明提供了一种基于感知和重传的两路异步消息传输方法，包括：传输步骤：将待发送数据消息在发送端数据库中设置超时重传标识；向数据接收端异步发送数据消息；接收数据接收端基于数据消息生成并异步发送的反馈消息，将反馈消息加入反馈消息队列一中；从反馈消息队列一中取出反馈消息进行处理，并更新发送端数据库中该数据消息对应的超时重传标识的数据传输状态；检索步骤：定时检索识别发送端数据库中超时重传标识中的数据传输状态；根据数据传输状态判断是否对当前数据消息执行传输步骤；若是，执行传输步骤。本发明不仅具有同步消息传输方法的高可靠性，而且还具有异步消息传输方法的高效性。
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公开(公告)号：CN113472691A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110667310.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 安阳师范学院
IPC: H04L12/863 , H04L1/16 , H04L1/18 , H04L1/00 , G06F16/172 , G06F16/23
Abstract: 本发明提供了一种基于消息队列和纠删码的海量时序数据异地归档方法，包括：本地数据库基于未发送文件队列及数据消息队列发送时序数据到网络，异地数据库接收时序数据并使用纠删码处理存储数据，将产生的反馈消息返回网络，本地数据库接收反馈消息并更新文件记录发送状态，完成数据归档，判断数据发送是否超时，将需要重传的文件记录加入未发送文件队列重新发送。使用本发明进行海量时序数据的异地归档，不仅具有消息队列的高效性，还具有纠删码的高存储资源利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119536714A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411213985.6
申请日：2024-08-31
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明公开了一种基于并行计算的高效软件构件复用方法，包括以下步骤：根据用户输入的需求信息，运用智能搜索算法在构件存储模块中检索匹配的软件构件，分析需求的语义和关键特征，结合构件的元数据标签，定位满足需求的构件，将检索到的软件构件传输至并行处理模块，依据构件之间的依赖关系和计算复杂度，采用并行计算技术将复用任务分配到多个计算节点上同时进行处理；本发明在负载监测方面，实现精准实时监测各节点详细负载情况，为任务调度提供可靠依据，性能评估模块能准确评估系统性能和负载均衡效果，提供可视化报告和优化建议，配置管理模块可根据不同环境和需求调整参数，实现自动优化，提升了并行软件的运行效率、稳定性和可扩展性。
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公开(公告)号：CN117251279A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310920901.1
申请日：2023-07-24
Applicant: 安阳师范学院
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提出了一种分布式的并行构件程序负载均衡方法，包括：在构件实例生成后，根据计算节点的处理能力和负载情况，选择计算节点部署构件实例，实现静态的负载均衡；每个计算节点记录自己拥有的构件实例的情况；计算节点根据自己已经执行完毕的构件实例的情况，对剩余构件实例的完成时间做出预测；根据预测结果，计算节点发起构件实例迁移请求，实现动态的负载均衡。本发明能够较为精准地判断负载均衡的时机，同时具有较小的负载均衡开销，在不同大小的构件实例任务，不同的任务间隔时间的情况下都优于集中式的负载均衡方法和基于任务绝对数量平均的方法，能更充分地利用异构集群中的计算资源，具有较好的性能和可扩展性。
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公开(公告)号：CN113612829A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110850564.4
申请日：2021-07-27
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明提供了一种高密度海量数据异地归档方法，包括：发送端利用纠删码处理数据并异步发送数据；接收端接收数据，校验数据并利用纠删码存储数据，将存储成功的反馈消息返回网络；发送端接收网络返回的反馈消息并更新文件发送状态，完成数据归档；判断数据发送是否超时，获得需要超时重传的文件记录并将其加入超时文件队列重新发送。使用本发明进行高密度海量数据的异地归档，不仅具有消息队列的高效性和纠删码的高存储率，同时保障了数据传输的可靠性。
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公开(公告)号：CN115208899B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210759688.6
申请日：2022-06-29
Applicant: 安阳师范学院
IPC: H04L67/1061 , H04L67/1095
Abstract: 本发明公开了一种改进的P2P海量科学数据同步方法，包括：通过数据订阅节点获得数据库中已经接收的文件记录统计信息，基于统计信息构建请求消息，定位最优的数据发布节点，将请求消息发送给定位的最优数据发布节点，与定位的最优数据发布节点建立连接，异步接收来自最优数据发布节点的数据文件；数据发布节点接收来自于数据订阅节点的请求消息，基于请求消息推理出数据订阅方所需的数据文件，从数据库二中获取所需的数据文件，异步将数据文件发送给数据订阅方。该方法对于异地归档不仅具有高速高可靠性P2P去中心化服务器的优点，可有效克服潜在的单点故障风险；还具有高效资源定位的优点。
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公开(公告)号：CN112711448A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011608335.3
申请日：2020-12-30
Applicant: 安阳师范学院
Abstract: 本发明提出了一种基于Agent技术的并行构件组装及性能优化方法，其步骤为：通过Agent管理系统生产了具有不同功能的Agent；构件连接Agent负责构件接口的粘合和数据重分布，构件执行Agent和资源管理Agent相互协作，把构件部署在满足要求的计算节点上；定义了4种不同的构件自适应策略，不同的构件自适应Agent、构件执行Agent和资源管理Agent相互合作，针对平台计算资源的不同情况，完成构件的自适应过程，提高了构件的性能。在进行负载均衡时，资源管理Agent、负载探测Agent和构件执行Agent相互合作，完成负载均衡工作，提高了整个计算平台的性能和吞吐量。基于Agent技术的方法使用灵活，具有性能上的优势。
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