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公开(公告)号：CN116684291A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310746993.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种适用通用化平台的服务功能链映射资源智能分配方法，步骤为：建立SFC映射模型，将通用化平台中SFC映射过程分为物理拓扑资源层和虚拟网络功能请求层的两层结构，并对两层结构进行抽象参数表示；分析通用化平台中服务请求的处理过程，建立节点计算与链路带宽通信资源联合分配的处理时间的最小化数学模型；将最小化数学模型建模为马尔科夫过程，定义包含状态、动作、奖励的三元组；将三元组与异步优势动作评价算法相结合，以训练主网络为模板，利用多线程技术生成多个子网络用于并行训练，找寻最优资源分配策略。本发明通过智能分配节点计算资源与链路带宽通信资源，有效提高了SFC请求的处理速率。
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公开(公告)号：CN112016430B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010855813.4
申请日：2020-08-24
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种面向多手机佩戴位置的层次化动作识别方法，包括以下步骤：定义需要识别的动作集合为手机佩戴的位置集合为采集到的动作样本共有n1×n2种分布,每种分布称为一个模态；获取每个模态的动作传感数据和相对应的动作类型，并将动作传感数据转化为使用特征向量表示的动作样本，将所有动作样本的特征向量组成有序训练样本集根据每个动作样本相对应的动作类型为其设置动作标签，组成有序标签集利用X、Y构建一棵层次分类树，使用层次分类树对未知动作类型的动作样本的特征向量分类，得到所对应的动作标签。本发明减少了动作识别的时间消耗，并且提高了中间节点动作识别正确率，充分保证动作识别方法整体的稳定性。
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公开(公告)号：CN113961323B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202111221481.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种面向混合云的安全感知任务调度方法和系统，针对所有待执行的任务，将其中无安全需求且能够在公有云上完成的任务预调度到公有云，充分尽可能多的预留有限的私有云资源，利用计算资源丰富的公有云资源满足无安全需求的任务需求，充分利用公有云计算资源的丰富性，然后将未被预调度到公有云且能够在私有云上完成的任务调度到私有云，满足尽可能多的任务的需求，最后将预调度到公有云上的任务中的能够在私有云上完成的任务调度到私有云，降低公有云的租用成本，充分利用低成本的私有云资源，提高资源的使用效率。
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公开(公告)号：CN113948208A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111222900.7
申请日：2021-10-20
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云边端协同的慢性病患者健康实时监测系统，包括设备端子系统、边缘端子系统和云端子系统，设备端子系统包括身体健康数据采集模块和环境数据采集模块，边缘端子系统包括健康状态检测模块和健康异常预警模块，云端子系统包括数据分析模块，数据分析模块得到健康状态监控模型，健康状态检测模块根据健康状态监控模型获取患者当前的健康状态，若健康状态异常，则健康异常预警模块进行健康异常报警。利用丰富的云资源对患者的健康数据进行分析建模，利用低网络延时的边缘资源根据实时的健康数据对患者的健康状况进行检测和预警，为患者的健康状况进行持续实时且高效的监测，并在异常情况下给予实时响应，防范化解患者的生命风险。
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公开(公告)号：CN111198959B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN201911396473.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/55 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的两阶段图像检索方法，其步骤如下：在VGG16网络的卷积层和密集连接层之间添加特征提取层构建卷积神经网络模型；利用训练集和验证集对卷积神经网络模型进行训练，利用反向传播调整卷积神经网络模型的参数；将测试集输入训练好的卷积神经网络模型，利用哈希函数映射将特征向量映射得到二进制哈希码，利用softmax分类函数对密集连接层输出的向量进行分类，构建二级索引库；将待检索图像输入训练好的卷积神经网络模型，进行第一阶段的检索，进行第二阶段检索。本发明在相应的图像类别下进一步搜索，通过分类优化检索实现了图像的精确分类和快速检索，加快了相似特征的检索速度，提高了查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115185655A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210724724.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于基因频次改进的遗传任务调度方法，涉及云计算技术领域，包括以下步骤：对云计算平台中H个计算节点和M个待调度的任务进行编号；随机初始化种群，计算种群中各染色体的适应度；初始化各染色体的局部最优染色体和局部最优适应度；初始化全局最优染色体和全局最优适应度；初始化各基因的各基因值在局部最优染色体和全局最优染色体出现的频次；对种群执行交叉操作，并更新上述初始化内容；根据各基因的各基因值在局部最优染色体和全局最优染色体出现的频次，对各染色体进行非等概率的均匀变异操作；根据全局最优染色体每个基因的基因值，将对应任务调度到相应的计算结点上。本发明提高了遗传算法在任务调度问题上的应用效果。
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公开(公告)号：CN113961323A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111221481.5
申请日：2021-10-20
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种面向混合云的安全感知任务调度方法和系统，针对所有待执行的任务，将其中无安全需求且能够在公有云上完成的任务预调度到公有云，充分尽可能多的预留有限的私有云资源，利用计算资源丰富的公有云资源满足无安全需求的任务需求，充分利用公有云计算资源的丰富性，然后将未被预调度到公有云且能够在私有云上完成的任务调度到私有云，满足尽可能多的任务的需求，最后将预调度到公有云上的任务中的能够在私有云上完成的任务调度到私有云，降低公有云的租用成本，充分利用低成本的私有云资源，提高资源的使用效率。
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公开(公告)号：CN113590324A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110873737.4
申请日：2021-07-30
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种面向云边端协同计算的启发式任务调度方法和系统，按照云服务器、边缘服务器和本地设备的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别调度到对应的对象中，将调度到边缘服务器的且需求能够在本地设备上满足的任务重新调度到本地设备，将未被调度的且需求能够在边缘服务器上满足的任务调度到边缘服务器，按照本地设备、边缘服务器和云服务器的优先级高低顺序，将需求能够在对应的对象上满足的任务分别重新调度到对应的对象中。本发明能够充分利用云服务器计算资源的丰富性和边缘服务器、本地设备资源的低网络延时性，同时满足计算密集型和网络延时敏感型任务的需求，能够有效满足各种应用的性能需求。
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公开(公告)号：CN112016430A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010855813.4
申请日：2020-08-24
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向多手机佩戴位置的层次化动作识别方法，包括以下步骤：定义需要识别的动作集合为 手机佩戴的位置集合为采集到的动作样本共有n1×n2种分布,每种分布称为一个模态；获取每个模态的动作传感数据和相对应的动作类型，并将动作传感数据转化为使用特征向量表示的动作样本，将所有动作样本的特征向量组成有序训练样本集 根据每个动作样本相对应的动作类型为其设置动作标签，组成有序标签集利用X、Y构建一棵层次分类树，使用层次分类树对未知动作类型的动作样本的特征向量分类，得到所对应的动作标签。本发明减少了动作识别的时间消耗，并且提高了中间节点动作识别正确率，充分保证动作识别方法整体的稳定性。
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公开(公告)号：CN111193664A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010048317.8
申请日：2020-01-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L12/711 , H04L12/729
Abstract: 本发明提供了一种计算机网络的链路备份方法及装置，其中，计算机网络的链路备份方法包括：检测主链路是否发生故障；当所述主链路发生故障时，获取待传输业务的带宽需求；获取所述主链路的各个备份链路所配置的带宽；根据所述待传输业务的带宽需求和所述各个备份链路所配置的带宽，从所述各个备份链路中筛选目标链路；基于所述目标链路继续传输所述待传输业务。通过本发明的技术方案，能够在确保网络稳定性的同时，最大程度上确保业务的正常传输。
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