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公开(公告)号：CN118069366A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410279579.3
申请日：2024-03-12
Abstract: 本发明涉及一种考虑数据局部性的在线分布式任务调度方法。该方法首先构建由计算节点组成的分布式计算系统、构建在线分布式作业的特征模型；然后将分布式计算系统中在线分布式作业调度问题建模为二分图上带约束的调度模型；最后构建单个作业最小化完成时刻的目标函数和约束条件；通过求解约束优化问题获得每个任务在相应的计算节点上的具体分配方案。本发明提供了一种分布式作业执行场景下、保留数据局部性的一种调度方案。该方案在保留数据局部性的前提下，在异构的计算集群中，通过合理的问题建模、压缩解空间以及作业重调度等技术手段来最小化全体作业的平均响应时间，从而提高异构场景下在线分布式作业的调度性能。
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公开(公告)号：CN112770115B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202011561933.X
申请日：2020-12-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/593 , H04N19/186 , H04N19/149
Abstract: 本发明公开一种基于方向梯度统计特征的快速帧内预测模式决策方法，包括步骤：S1、在离线阶段，从N个类型的视频序列中提取训练实例，以组成训练数据集；S2、在离线阶段，利用训练数据集提取编码块CU的特征向量X＝{SOG,xQstep}和对应的类别标签y，计算局部区域的梯度方向并进行统计，以此作为该局部区域的特征，并将训练数据集划分成训练集、验证集、测试集；S3、在离线阶段，训练各不同大小编码块CU的SVM离线模型；S4、在在线阶段，提取当前待编码块CU的特征向量，并将其输入到步骤S3训练好的对应的SVM模型中，并通过SVM模型预测待编码块CU是否选择Planar模式。本发明在保证视频质量基本不变的前提下，有效地降低了VVC帧内编码时间和复杂度。
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公开(公告)号：CN110213586B
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN201910496326.0
申请日：2019-06-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/159 , H04N19/137 , H04N19/154 , H04N19/19
Abstract: 本发明涉及一种VVC帧内预测角度模式快速选择方法，包括：计算模式2、18、34、50、66的SATD值，并比较五个模式SATD值以得到最小SATD值对应的模式i0；计算模式i0‑8和i0+8的SATD值，并比较模式i0、i0‑8、i0+8的SATD值以得到最小SATD值对应的模式i1；其中，若模式i0‑8或i0+8不存在，则不进行计算；若具有最小SATD值的模式为i1＝2或i1＝66，则转至S4；否则，计算第i1‑4和i1+4模式的SATD值，并比较模式i1、i1‑4、i1+4的SATD值以得到最小SATD值对应的模式i2；确定RDO模式集合，并采用VVC的RDO技术计算RDO模式集合中每种角度模式的RDO值，选择RDO值最小的角度模式作为最优角度模式。本发明有效降低了VVC帧内编码时间和复杂度。
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公开(公告)号：CN106095955A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610424544.X
申请日：2016-06-16
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06F17/30705 , G06Q10/0633
Abstract: 本发明公开了一种基于业务流程日志和实体轨迹配对的行为模式挖掘方法。本发明将事件日志数据集转换成实体轨迹数据集，通过使用合成聚类算法来对这些实体轨迹数据集进行分层聚类，得到一个实体轨迹ID向导树，以该向导树为索引，得到包含所有实体轨迹数据集的配对矩阵；然后再通过遍历该配对矩阵将活动名称属性相同的元素划分在一起得到活动块，并根据活动块中的活动名称属性和活动执行者属性组合出现的次数之和、各自出现的次数选择出较频繁的活动块和组合并得到这些频繁的活动块和活动块中频繁的组合之间的结构关系。本发明从协作的角度出发挖掘非结构化业务流程中存在的一些固定行为模式，对于非结构化业务流程的有效分析具有很重要的意义。
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公开(公告)号：CN106648831B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201611121548.7
申请日：2016-12-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫算法和动态优先级的云工作流调度方法，该方法在云工作流调度时综合考虑了时间、费用和可靠性三个重要QoS因素。特别地，本发明结合云工作流调度问题的特点，重新定义了萤火虫算法中的位置、距离以及位置更新方式，同时对于每一种调度方案，采取动态优先级算法确定任务顺序，以减少工作流完成时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106095955B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610424544.X
申请日：2016-06-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于业务流程日志和实体轨迹配对的行为模式挖掘方法。本发明将事件日志数据集转换成实体轨迹数据集，通过使用合成聚类算法来对这些实体轨迹数据集进行分层聚类，得到一个实体轨迹ID向导树，以该向导树为索引，得到包含所有实体轨迹数据集的配对矩阵；然后再通过遍历该配对矩阵将活动名称属性相同的元素划分在一起得到活动块，并根据活动块中的活动名称属性和活动执行者属性组合出现的次数之和、各自出现的次数选择出较频繁的活动块和组合并得到这些频繁的活动块和活动块中频繁的组合之间的结构关系。本发明从协作的角度出发挖掘非结构化业务流程中存在的一些固定行为模式，对于非结构化业务流程的有效分析具有很重要的意义。
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公开(公告)号：CN107909344A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711165952.9
申请日：2017-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于关系矩阵的工作流日志重复任务识别方法。本发明采用对日志事件先分类再聚类的策略，在划分过程中通过寻找具有稳定结构的循环和并行结构，减少划分种类。在聚类过程中，根据事件上下文计算候选重复任务集合中两两之间相似度，在每次聚类过程中计算模型质量，最终聚类完成后选择最优聚类方案，其中每个聚类即代表了一个真正不同的任务。采用本发明的方法识别和重命名重复任务可提高后续工作流模型挖掘的精确度。
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公开(公告)号：CN107808258A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201711166976.6
申请日：2017-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/063114 , G06Q10/063112
Abstract: 本发明公开了一种基于业务流程日志和协作模式的工作流最优员工分配方法。本发明通过引入了实体的概念将员工执行活动作为一个整体，分别提出了活动协作度和实体协作度计算的方法用来度量历史事件日志中活动与活动之间的协作水平、实体与实体之间的协作能力。挖掘具有高协作能力的实体序列即高协作模式，对这些模式和待分配的活动流程分别进行不同类型的编码，通过编码之间与位操作的匹配规则快速找到能用来对待分配活动流程进行员工分配的高协作模式，作为候选员工分配方案；最后从候选员工分配方案中选出一种在能使得待分配活动流程的整体协作度最大的分配方案作为协作最优的员工分配方案。本发明可以快速有效地实现工作流中协作最优的员工分配。
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公开(公告)号：CN112714314B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202011586141.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/14 , H04N19/96 , H04N19/119 , H04N19/186 , H04N19/176
Abstract: 本发明公开一种多类型树结构块划分模式抉择提前终止方法，包括步骤：S1、通过图像组中第一帧作为关键帧以获得最佳决策阈值；S2、初始化当前CU的所有可选划分模式；S3、从所有可选划分模式S中挑选第i个模式作为当前CU的划分模式；S4、根据所选模式为水平划分或竖直划分进行相应的判断以进行快速分区决策；S5、根据所选模式为二叉树划分还是三叉树划分进行相应的判断以进行快速分区决策。本发明通过图像组的第一帧进行阈值控制，使得阈值更加适合当前图像帧，利用图像的空域纹理信息，避免了不必要的划分模式预测，可以在保证编码效果的前提下有效降低编码算法的计算复杂度，大大节省了编码时间而编码的性能损失却可忽略不计。
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公开(公告)号：CN107909344B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201711165952.9
申请日：2017-11-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于关系矩阵的工作流日志重复任务识别方法。本发明采用对日志事件先分类再聚类的策略，在划分过程中通过寻找具有稳定结构的循环和并行结构，减少划分种类。在聚类过程中，根据事件上下文计算候选重复任务集合中两两之间相似度，在每次聚类过程中计算模型质量，最终聚类完成后选择最优聚类方案，其中每个聚类即代表了一个真正不同的任务。采用本发明的方法识别和重命名重复任务可提高后续工作流模型挖掘的精确度。
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