公开(公告)号：CN115412494B

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202210652089.4

申请日：2022-06-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 杨铮 ,  赵毅 ,  王泽宇

IPC: H04L47/10 ,  H04L67/125

Abstract: 本发明提供一种工业控制系统的联合调度方法及系统，包括：对任务计算进行约束，使每个任务数据流在一个单独完整的计算周期内进行计算，得到任务约束结果；对网络流量进行约束，使网络流量在链路中按顺序不重叠通过，得到流量约束结果；利用所述任务约束结果和所述流量约束结果，对任务计算和网络流量进行依赖约束，得到依赖约束结果；对所述依赖约束结果进行优化，得到任务计算和网络流量联合调度结果。本发明解决了现有工业控制系统中任务综合调度效率低、成本高的缺陷，实现对任务计算和网络流量的联合调度，降低生产成本。

公开(公告)号：CN118709038A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410735952.1

申请日：2024-06-07

Applicant: 清华大学

Inventor： 史元春 ,  王运涛 ,  王泽宇 ,  张奚宇星

IPC: G06F18/241 ,  A61B5/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请公开了用户主体识别的睡眠事件检测方法、系统、设备及介质。在此方法中，检测设备首先对采集设备上传的音频数据和传感器数据进行预处理，获得睡眠数据之后，根据垂直移动阈值算法和睡眠数据，获得睡眠事件的候选区数据，再根据二分类支持向量机和候选区数据，进行粗粒度的用户主体识别，获得候选区数据的区分结果；最后若区分结果指示候选区数据由采集设备的用户主体发出，则根据候选区数据和分类模型，进行细粒度的用户主体识别，获得睡眠事件的分类结果。在此过程中，首先采用算力低的粗粒度的用户主体识别，进行粗略分类，再采用算力高的细粒度的用户主体识别，达到细粒度的识别效果。

公开(公告)号：CN115412494A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202210652089.4

申请日：2022-06-09

Applicant: 清华大学

Inventor： 杨铮 ,  赵毅 ,  王泽宇

IPC: H04L47/10 ,  H04L67/125

Abstract: 本发明提供一种工业控制系统的联合调度方法及系统，包括：对任务计算进行约束，使每个任务数据流在一个单独完整的计算周期内进行计算，得到任务约束结果；对网络流量进行约束，使网络流量在链路中按顺序不重叠通过，得到流量约束结果；利用所述任务约束结果和所述流量约束结果，对任务计算和网络流量进行依赖约束，得到依赖约束结果；对所述依赖约束结果进行优化，得到任务计算和网络流量联合调度结果。本发明解决了现有工业控制系统中任务综合调度效率低、成本高的缺陷，实现对任务计算和网络流量的联合调度，降低生产成本。

公开(公告)号：CN106651010B

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201611048460.7

申请日：2016-11-22

Applicant: 北京市第四中学 ,  清华大学附属中学

Inventor： 胡泽涵 ,  王泽宇

IPC: G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种在无向连通线网上基于最短路径的划分方法。本方法面向需要解决的实际问题，在进行线网上的Voronoi图生成时，用沿着线网上节点间连通路线的最短路径距离代替了L2欧氏距离。本方法基于无向连通线网上最短路径算法，在给出一组随机分布的种子点后，计算得到当前线网上基于最短路径计算出的Voronoi单元；再将欧氏空间的Voronoi图CVT算法推广到无向连通线网上的Voronoi图上，通过迭代，使得线网上的每个种子点所对应的线网的加权长度尽量相等，从而得到了该线网模型的最优化划分。该方法可以有效解决城市道路上公共基础设施(加油站、充电站、卫生设施)等的分布、物流仓储节点分布等问题。

公开(公告)号：CN106651010A

公开(公告)日：2017-05-10

申请号：CN201611048460.7

申请日：2016-11-22

Applicant: 北京市第四中学 ,  清华大学附属中学

Inventor： 胡泽涵 ,  王泽宇

IPC: G06Q10/04

Abstract: 本发明涉及一种在无向连通线网上基于最短路径的划分方法。本方法面向需要解决的实际问题，在进行线网上的Voronoi图生成时，用沿着线网上节点间连通路线的最短路径距离代替了L2欧氏距离。本方法基于无向连通线网上最短路径算法，在给出一组随机分布的种子点后，计算得到当前线网上基于最短路径计算出的Voronoi单元；再将欧氏空间的Voronoi图CVT算法推广到无向连通线网上的Voronoi图上，通过迭代，使得线网上的每个种子点所对应的线网的加权长度尽量相等，从而得到了该线网模型的最优化划分。该方法可以有效解决城市道路上公共基础设施(加油站、充电站、卫生设施)等的分布、物流仓储节点分布等问题。