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公开(公告)号：CN107634911A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201711042453.0
申请日：2017-10-31
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L12/801 , H04L12/803 , H04L12/807
摘要： 本发明提供了一种信息中心网络中基于深度学习的自适应拥塞控制方法，该方法先进行适应性训练，再进行拥塞避免：在自适应阶段将时序数据输入到深网结构中进行训练，时序数据先学习低维特征，低维特征再作为GCRBM模型的输入训练时序数据，深度信念网络DBN积累学习时序数据的特征，并更新网络参数；在拥塞避免阶段，通过自适应训练阶段收集增加量Rt+1的预测信息，通过预测信息计算在t+1时刻队列的加权平均兴趣队列长度Qavg，并与当前队列进行比较从而确定网络的拥塞级，再将拥塞级封装到NACK包中反馈给接收端，接收端根据此信息调整兴趣包的发送速率；本发明可实现提前了解网络状况，动态选择转发路径，从而提高网络传输性能的功效。
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公开(公告)号：CN107634911B
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201711042453.0
申请日：2017-10-31
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L12/801 , H04L12/803 , H04L12/807
摘要： 本发明提供了一种信息中心网络中基于深度学习的自适应拥塞控制方法，该方法先进行适应性训练，再进行拥塞避免：在自适应阶段将时序数据输入到深网结构中进行训练，时序数据先学习低维特征，低维特征再作为GCRBM模型的输入训练时序数据，深度信念网络DBN积累学习时序数据的特征，并更新网络参数；在拥塞避免阶段，通过自适应训练阶段收集增加量Rt+1的预测信息，通过预测信息计算在t+1时刻队列的加权平均兴趣队列长度Qavg，并与当前队列进行比较从而确定网络的拥塞级，再将拥塞级封装到NACK包中反馈给接收端，接收端根据此信息调整兴趣包的发送速率；本发明可实现提前了解网络状况，动态选择转发路径，从而提高网络传输性能的功效。
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公开(公告)号：CN108965395A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810640709.6
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 一种基于遗传算法的任务联合执行方法，该执行方法用到的执行系统，包括用户模块、服务模式选择模块和遗传算法优化模块，该执行方法包括以下步骤：用户模块的工作过程；服务模式选择模块的工作过程；遗传算法优化模块的工作过程；首先，本发明提出了一种新的时间序列匹配方法，以获取与用户请求相一致且时间间隔最小的用户请求历史记录，为未来服务模式的选择提供指导；其次，本发明提出了映射级服务模式和云端级服务模式，实现服务的无缝切换，保证服务的可靠性；最后，遗传算法被用来寻找最优任务联合执行策略。本发明能够有效地实现低能耗和高可靠的目标，避免了移动终端资源局限的固有缺陷，向用户提供了更低耗、连续、优质、可靠的服务。
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公开(公告)号：CN108924051B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810726056.3
申请日：2018-07-04
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/801
摘要： 本发明提供了基于增强学习的信息中心网络兴趣包转发方法，包括探索阶段和利用阶段，探索阶段在转发信息表中增加Q值，并根据最长前缀匹配来获取候选端口列表，在数据包中增加离开时间和最小Q值，并通过数据包中所携带的信息计算数据包端口数据流的Q值，转发N1个兴趣包后进入利用阶段；智能体转发兴趣包时还依据概率选择转发最佳端口，当满足概率计算公式或是发送了N2个兴趣包时，结束利用阶段，重新开始进入探索阶段。本发明将兴趣包的转发过程转换为路径优化问题，从而有效地解决网络中的拥塞问题。
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公开(公告)号：CN108769251B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810640759.4
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 本发明提供了一种启发式CCN网络合作缓存方法，包括以下步骤：步骤S1、网络模型为两级CCN拓扑，两级CCN拓扑是由控制节点和普通节点组成；一个控制节点和多个普通节点组成一个SBS；步骤S2、缓存内容的流行度：步骤S3、最大化本地SBS命中率；步骤S4、最大化整个网络命中率；步骤S5、最大化用户获得的平均利润：步骤S6、最优分解因子的算法；步骤S7、控制节点的缓存替换；本发明在SBS本地命中率和全网命中率之间引入了SBS间合作缓存方式，在一定程度上增加了全网的内容多样性，提高了全网命中率；同时，SBS内部也进行合作缓存，提高本地命中率，最大化了用户获得的平均利润。
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公开(公告)号：CN108965395B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201810640709.6
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
摘要： 一种基于遗传算法的任务联合执行方法，该执行方法用到的执行系统，包括用户模块、服务模式选择模块和遗传算法优化模块，该执行方法包括以下步骤：用户模块的工作过程；服务模式选择模块的工作过程；遗传算法优化模块的工作过程；首先，本发明提出了一种新的时间序列匹配方法，以获取与用户请求相一致且时间间隔最小的用户请求历史记录，为未来服务模式的选择提供指导；其次，本发明提出了映射级服务模式和云端级服务模式，实现服务的无缝切换，保证服务的可靠性；最后，遗传算法被用来寻找最优任务联合执行策略。本发明能够有效地实现低能耗和高可靠的目标，避免了移动终端资源局限的固有缺陷，向用户提供了更低耗、连续、优质、可靠的服务。
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公开(公告)号：CN108965258B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810640706.2
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
摘要： 一种基于全同态加密的云环境数据完整性验证方法，包括初始化参数、初始化秘钥、生成同态标签、存储文件和标签、用户发起验证挑战、产生完整性证据、验证完整性证据的步骤；采用全同态加密算法和混合数据动态数据操作算法分别进行数据加密、安全性验证和性能优化，达到对云平台上存储数据安全性验证的目的。该验证方法首先采用全同态加密的方法生成同态标签；其次，利用同态标签对数据进行远程数完整性验证；再者，采用混合数据动态操作的分析方法对加密后数据进行动态操作；最后进行安全性分析。不仅能高效地支持用户多粒度的动态操作，而且能够减轻用户执行动态操作过程和审计者执行远程数据完整性验证过程的通信开销。
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公开(公告)号：CN108965258A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810640706.2
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
CPC分类号： H04L63/123 , H04L9/008
摘要： 一种基于全同态加密的云环境数据完整性验证方法，包括初始化参数、初始化秘钥、生成同态标签、存储文件和标签、用户发起验证挑战、产生完整性证据、验证完整性证据的步骤；采用全同态加密算法和混合数据动态数据操作算法分别进行数据加密、安全性验证和性能优化，达到对云平台上存储数据安全性验证的目的。该验证方法首先采用全同态加密的方法生成同态标签；其次，利用同态标签对数据进行远程数完整性验证；再者，采用混合数据动态操作的分析方法对加密后数据进行动态操作；最后进行安全性分析。不仅能高效地支持用户多粒度的动态操作，而且能够减轻用户执行动态操作过程和审计者执行远程数据完整性验证过程的通信开销。
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公开(公告)号：CN108924051A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810726056.3
申请日：2018-07-04
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L12/721 , H04L12/751 , H04L12/801
摘要： 本发明提供了基于增强学习的信息中心网络兴趣包转发方法，包括探索阶段和利用阶段，探索阶段在转发信息表中增加Q值，并根据最长前缀匹配来获取候选端口列表，在数据包中增加离开时间和最小Q值，并通过数据包中所携带的信息计算数据包端口数据流的Q值，转发N1个兴趣包后进入利用阶段；智能体转发兴趣包时还依据概率选择转发最佳端口，当满足概率计算公式或是发送了N2个兴趣包时，结束利用阶段，重新开始进入探索阶段。本发明将兴趣包的转发过程转换为路径优化问题，从而有效地解决网络中的拥塞问题。
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公开(公告)号：CN108769251A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810640759.4
申请日：2018-06-21
申请人： 河南科技大学
IPC分类号： H04L29/08
CPC分类号： H04L67/2842 , H04L67/1095 , H04L67/1097 , H04L67/2852
摘要： 本发明提供了一种启发式CCN网络合作缓存方法，包括以下步骤：步骤S1、网络模型为两级CCN拓扑，两级CCN拓扑是由控制节点和普通节点组成；一个控制节点和多个普通节点组成一个SBS；步骤S2、缓存内容的流行度：步骤S3、最大化本地SBS命中率；步骤S4、最大化整个网络命中率；步骤S5、最大化用户获得的平均利润：步骤S6、最优分解因子的算法；步骤S7、控制节点的缓存替换；本发明在SBS本地命中率和全网命中率之间引入了SBS间合作缓存方式，在一定程度上增加了全网的内容多样性，提高了全网命中率；同时，SBS内部也进行合作缓存，提高本地命中率，最大化了用户获得的平均利润。
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