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公开(公告)号：CN118518982B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410969260.3
申请日：2024-07-19
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于扩散模型的FDIA检测方法及装置，包括：根据智能电网拓扑结构数据和母线电力状态数据计算母线的功率，得到母线状态矩阵；通过划分时间段得到母线状态张量；将历史所有时间段的母线状态张量输入扩散模型和U‑net++网络模型进行训练；将当前时间段的母线状态张量输入扩散模型和训练好的U‑net++网络模型，得到预测母线状态张量；将当前时间段的预测母线状态张量和母线状态张量进行离散小波变换，得到损失矩阵，根据损失矩阵找出智能电网拓扑结构中的所有异常位置；本发明通过扩散模型的前向扩散和逆向去噪，有效地降低了智能电网中的异常数据干扰，能够实现对智能电网异常情况的即时监测和定位。
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公开(公告)号：CN118200990B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410612108.X
申请日：2024-05-17
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04W28/14 , H04W28/084 , H04W28/08 , G06F18/2323 , G06N3/126
摘要： 本发明公开了一种基于谱聚类的多目标协同服务缓存方法，包括：获取用户历史的服务使用相关信息和边缘服务器信息；建立用户相似矩阵及用户度矩阵，计算得到谱矩阵；对谱矩阵进行聚类，得到各个类簇中心以及各个类簇中心位置；获取各个类簇中请求服务集合和可用边缘服务器，得到各个类簇的预缓存服务队列和边缘服务器集合；计算各个类簇中边缘服务器的综合信任值、总时延和负载均衡指标，建立多目标函数；使用遗传算法寻找各个类簇的最佳边缘服务器；计算最佳边缘服务器最大缓存数量，从预缓存服务队列中选取服务，缓存至各个类簇的最佳边缘服务器；本发明能够提高用户满意度、降低服务响应时延、提高服务缓存效率及边缘服务器资源利用率。
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公开(公告)号：CN118038688B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410417318.3
申请日：2024-04-09
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于概率分布的城市异常检测方法及装置，包括：根据城市路网数据划分城市区域得到城市子区域；通过预处理得到车辆轨迹数据；根据车辆轨迹数据，统计城市子区域历史30天的时段交通入流量和时段交通出流量，再使用FDP方法构建城市子区域的入流量概率分布集合和出流量概率分布集合；使用LOF算法检测并标记入流量概率分布集合和出流量概率分布集合中的异常；通过找出近似区域得到待检测城市子区域的当前检测数据库；根据当前检测数据库使用LOF算法判断所述待检测城市子区域当天是否存在异常事件；本发明考虑区域之间的相似性，以概率分布的形式对城市交通流进行异常检测，能够有效的识别异常交通流模式。
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公开(公告)号：CN117997652A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410397400.4
申请日：2024-04-03
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/16 , G06F18/2321 , G06F18/241 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习的车辆入侵检测方法及装置，包括：将信息增益比最大的初始数据流特征构成数据流的相关特征向量；根据标准化后的相关特征向量采用DBSCAN算法对所有数据流聚类，在每个类簇中随机选取20%数据流存入精简数据流集合；使用ADASYN算法对精简数据流集合进行自适应补充，使用KPCA算法对所有数据流的相关特征向量进行降维，得到关键特征向量；使用数据流的关键特征向量训练集成模型；将车辆实时数据流输入集成模型中得到实时数据流的数据流类型；本发明通过缩减数据集大小以及填充数据流类型，能够在不平衡的数据集中保证检测精度，此外，通过特征降维，能够降低训练成本和响应时间。
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公开(公告)号：CN117528589A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311841087.0
申请日：2023-12-29
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04W24/02 , H04W24/04 , H04L67/5681 , H04L41/147
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的移动感知层次缓存容错方法，通过将边缘服务器缓存容量按照比例进行划分；根据边缘服务器历史缓存资源信息，选取基本缓存内容缓存到边缘服务器基本缓存内容部分；构建图神经网络模型对用户组进行预测，将用户个性化内容缓存到边缘服务器个性化内容缓存部分；预测用户下一个连接的边缘服务器，将用户正在请求服务相关的缓存内容，缓存到边缘服务器特殊内容缓存部分；为边缘服务器设定容错机制，得到最优可用边缘服务器；判断用户和边缘服务器连接状态进行服务迁移，通过容错机制将边缘服务器特殊内容缓存部分中缓存内容迁移至最优可用边缘服务器。通过上述方式，本发明能够提高数据命中率，降低内容传递时延。
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公开(公告)号：CN117130819B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311403291.4
申请日：2023-10-27
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： G06F11/07 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种基于时延方差和相关系数值的微服务故障诊断方法，通过服务器收集微服务日志信息，获取带标签的微服务的时延曲线，并进行预处理，通过微服务故障时延曲线预测模型，得到预测故障时延曲线，计算预测故障时延曲线与故障时延曲线的时延方差的差值，并构建微服务故障区间集合树，根据故障类型判别规则，判断故障时延方差值所属故障时延方差区间，若故障时延方差的差值处于独立故障区间，则对微服务进行故障诊断得到微服务故障类型，若故障时延方差的差值处于混合故障区间，则通过微服务故障分类模型，得到微服务故障类型。通过上述方式，本发明能够提升微服务故障检测(56)对比文件赵建涛;黄立松.微服务故障诊断相关技术研究探讨.网络新媒体技术.2020,(第01期),全文.王洋等.组合时延预测的无人机传感器故障诊断研究.电光与控制.2019,第第26卷卷(第第5期期),86-89.
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公开(公告)号：CN116699730B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310973181.5
申请日：2023-08-04
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06F18/23213 , G08G1/0967
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的道路团雾预测方法，包括：车辆上的车载装置每隔t秒收集车辆途经数据并进行数据预处理得到团雾指标数据；计算边缘服务器的全局最优值，将团雾指标数据上传到全局最优值最大的边缘服务器上；计算团雾密度并根据车辆的经度和纬度进行标记得到团雾密度图；构建KP聚类模型，对团雾密度图进行聚类得到团雾区域类簇和类簇中心；对类簇中心进行更新；构建时空位置预测模型对类簇中心的位置进行预测，得到团雾移动趋势；边缘服务器将团雾移动趋势发送给中心服务器，中心服务器对交通管理部门以及团雾区域周围的车辆进行预警；本发明通过预测团雾移动趋势，有效的解决道路团雾实时预测和安全预警问题。
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公开(公告)号：CN116866995A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311132115.1
申请日：2023-09-05
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： H04W28/086 , H04W28/08 , H04W4/44 , G06F18/2337
摘要： 本发明公开了一种基于移动车辆的内容分层边缘缓存策略，包括：从边缘服务器中获取信息；使用FCM聚类算法对基站覆盖范围区域内的车辆进行聚类；通过车辆历史请求内容与车辆当前请求内容预测车辆偏好内容，并对偏好内容进行更新；计算历史请求内容的热度值，将热度值大于或等于阈值#imgabs0#的历史请求内容作为盛行内容；将边缘服务器的缓存空间划分为#imgabs1#三层，#imgabs2#层缓存偏好内容，#imgabs3#层缓存盛行内容，#imgabs4#层为协作缓存空间；当边缘服务器的#imgabs5#层协作缓存空间已满时，通过OSA优化选择算法在边缘计算网络空间找到协作概率值最大的可用边缘服务器进行协作缓存；本发明通过对内容进行分层缓存，可以有效减少缓存冗余，增大缓存空间利用率。
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公开(公告)号：CN116483585B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310712455.5
申请日：2023-06-16
申请人： 江西师范大学
摘要： 本发明公开了一种基于边缘计算的多服务预部署方法，包括：从边缘服务器中核心管理单元获取服务相关数据，并进行数据预处理；构建移动用户距离相似度矩阵和移动用户时间相似度矩阵，计算移动用户相似度矩阵；进行同簇聚类分析，获得移动用户簇以及同簇移动用户相似度矩阵；计算同簇移动用户请求服务概率评分矩阵，通过所述评分矩阵对服务进行降序排列，得到移动用户预测服务队列；通过Comm‑Comp算法选择合适的边缘服务器，从所述预测服务队列中选择服务部署到合适的边缘服务器。通过上述方式，本发明能够有效降低移动用户等待服务的时延，极大的满足了时效性要求高的移动用户，提高了移动用户体验度，保障了边缘计算服务器的准确率。
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公开(公告)号：CN116678432A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310973184.9
申请日：2023-08-04
申请人： 江西师范大学
IPC分类号： G01C21/34
摘要： 本发明公开了一种基于边缘服务下的车辆实时路径规划方法，包括：获取路径规划的所需数据；构建部署点矩阵，将部署点的经纬度存入部署点矩阵；创建路径规划路口集合；根据所述交通流数据对道路进行实时事故检测，获得若干事故路口；将起始路口作为当前路口，判断当前路口的若干相连路口的路口容量，若路口容量超过容量阈值，则不考虑该相连路口；计算相连路口的路口优先级，选择优先级最高且不为事故路口的相连路口作为途经路口，将途经路口存入路径规划路口集合；当途径路口为目标路口时，输出路径规划路口集合，获得车辆规划路径。通过上述方式，本发明能够提高车辆获得边缘服务的稳定性，满足智能车辆的低时延的需求，提高用户的体验度。
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