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1. 发明公开

CN117955872A 一种基于数据中心网络系统的网络容错性能评估方法审中-公开
公开(公告)号：CN117955872A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410119787.7
申请日：2024-01-29
申请人：南京邮电大学
发明人：肖甫 , 安妮 , 樊卫北 , 吕梦婕 , 韩磊 , 王俊昌 , 何昕
IPC分类号： H04L43/0811 , H04L41/12
摘要：本发明属于网络容错领域，公开了一种基于数据中心网络系统的网络容错性能评估方法，包括步骤1、构建RRect的逻辑图，将RRect的服务器作为节点构成逻辑图的节点数据集，将服务器与服务器之间的链路作为边，构成逻辑图的边数据集；步骤2、将节点数据集和边数据集按照节点的第k维划分成子数据集；步骤3、对任意两个不同节点，计算其公共邻居节点的个数；步骤4、得到剩余数据集；步骤5、设置g‑限制连通度，计算g‑限制连通度的下界，构造g‑连通度的上界；步骤6、根据下界和上界得到g‑限制连通度即得处衡量网络可容纳的故障点数。该方法更好地评估网络的真实容错性能。

2. 发明授权

CN117708336B 一种基于主题增强和知识蒸馏的多策略情感分析方法有权
公开(公告)号：CN117708336B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410160917.1
申请日：2024-02-05
申请人：南京邮电大学
发明人：黄海平 , 杨滢彧 , 王睿 , 肖甫 , 徐剑 , 常舒予 , 龙章伯 , 郝仁
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/27 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/096 , G06N5/045
摘要：本发明属于情感分析技术领域，涉及一种基于主题增强和知识蒸馏的多策略情感分析方法；包括对数据集进行预处理获得真实文本；将真实文本中句子使用词袋模型表示成句子词袋表示并作为主题模型的输入，生成主题嵌入表示；将真实文本作为BERT‑base模型的输入获得句子向量表示，通过12层编码器生成12维包含语义信息的特征向量，将主题嵌入表示与特征向量结合，得到包含语义信息和主题信息的句子向量，完成教师模型训练；通过三种蒸馏策略及分类目标损失，对学生模型进行训练，将待分析的数据集输入训练好的学生模型中，得到分类结果；相比现有的情感分析模型，本发明具有更高的分类准确性和模型可解释性，降低模型时延，压缩网络参数。

3. 发明公开

CN117648172A 一种车载边缘计算调度优化方法及系统审中-实审
公开(公告)号：CN117648172A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410111264.8
申请日：2024-01-26
申请人：南京邮电大学
发明人：徐佳 , 范露露 , 任新一 , 王磊 , 徐力杰 , 刘林峰 , 鲁蔚锋 , 肖甫
IPC分类号： G06F9/48 , G06F9/50
摘要：本发明涉及移动边缘计算技术领域，公开了一种车载边缘计算调度优化方法及系统，包括：获取区域和车载边缘服务器集合，建立网络模型；基于区域使用满意度量化其服务需求完成情况，建立满意度模型；将在给定行驶时间约束下的满意度最大化问题形式化；将满意度最大化问题转化为匹配问题，证明匹配问题是受划分拟阵约束的非负单调子模函数最大化问题；通过调度优化算法，确定车载边缘服务器的调度方案。本发明以满意度为目的规划调度方案，能够同时考虑了区域需求的动态性和多样性，形式化区域满意度问题，在行驶时间的限制下，最大化所有区域的满意度。

4. 发明授权

CN117472083B 一种多无人机协同海上搜索路径规划方法有权
公开(公告)号：CN117472083B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311817111.7
申请日：2023-12-27
申请人：南京邮电大学
发明人：黄海平 , 赵佳耀 , 肖甫 , 朱洁 , 王汝传 , 吴鹏飞 , 吴敏 , 郭锴昱
IPC分类号： G05D1/46
摘要：本发明属于无人机路径规划技术领域，涉及一种多无人机协同海上搜索路径规划方法；获取待搜索区域的相关海流信息建立海流模型；根据待搜索区域的相关海流信息和先验目标信息建立目标概率地图；将待搜索区域内障碍物用不规则多边形表示，以不规则多边形的顶点作为分割线的一个端点，同时满足区域划分的限制约束条件；根据无人机的性能采用静态分配策略为每架无人机分配子区域；为每架无人机规划跨区域的最短路径及使用路径规划方法来规划无人机覆盖路径以实现单区域最短时间覆盖路径；本发明适用无障碍物或有障碍物等多种海洋情况，解决传统方法未根据先验目标信息做出方法选择策略从而造成效率低下和资源浪费的问题，同时保证最优时间和最优路径。

5. 发明公开

CN117574152A 一种基于元学习训练机制的跨域无线行为感知方法
公开(公告)号：CN117574152A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311570810.6
申请日：2023-11-23
申请人：南京邮电大学
发明人：盛碧云 , 李佳宾 , 蔡惠 , 肖甫 , 郭政鑫 , 韩瑞
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N20/00
摘要：本发明公开了一种基于元学习训练机制的跨域无线行为感知方法，属于跨域无线信号行为感知技术领域；方法为：将源域数据设计成多个任务，以每个任务为单位，训练源域数据，生成元预训练模型；将目标域的数据导入当前的元预训练模型，优化当前元预训练模型；循直至到达指定的迭代次数，将训练好的元预训练模型作为目标域的最终模型；将目标域的测试样本数据输入到训练好的元预训练模型中，输出行为感知的预测结果。本发明通过源域数据对模型进行预训练并利用目标域中有标签、无标签数据优化元预训练模型，缩小源域和目标域之间的差异性对模型迁移的影响，提升跨域无线感知的精度；利用聚合过新的特征向量能够减少样本的数量，加快模型优化的速度。

6. 发明公开

CN117395206A 面向无损数据中心网络的快速精确拥塞反馈方法有权
公开(公告)号：CN117395206A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311696856.2
申请日：2023-12-12
申请人：南京邮电大学
发明人：何昕 , 梁非凡 , 肖甫 , 韩磊 , 樊卫北 , 王俊昌
IPC分类号： H04L47/26 , H04L47/10 , H04L47/2425 , H04L49/111
摘要：本发明属于无损数据中心网络优化技术领域，公开了一种面向无损数据中心网络的快速精确拥塞反馈方法，包括：在无损数据中心网络部署基于优先级的PFC与端到端的拥塞控制算法；为每个交换机端口维护一个端口状态表；定义每个端口有2类状态：确定和不确定，并在交换机受到PFC影响后使用portTable更新端口当前状态；发送端收到CNP报文，更新窗口值并降速。本发明主要包含精确的拥塞检测模块与快速显示窗口分配模块，有效解决了当前数据中心端到端的拥塞控制反馈周期过长，速率收敛缓慢，拥塞检测无法区分真正导致拥塞的流和仅受到PFC机制影响的受害者流等问题。

7. 发明授权

CN117176589B 一种低开销的数据中心网络系统及其构建方法有权
公开(公告)号：CN117176589B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311456285.5
申请日：2023-11-03
申请人：南京邮电大学
发明人：樊卫北 , 潘耀 , 肖甫 , 吕梦婕 , 韩磊 , 王俊昌 , 何昕
IPC分类号： H04L41/12
摘要：本发明属于云计算技术领域，公开了一种低开销的数据中心网络系统及其构建方法，数据中心网络以交换超立方体为基础，每个第一种基本部署单元中仅有一个服务器与第二种基本部署单元中的一个服务器相连，第一种基本部署单元中的其它服务器分别与和第一种基本部署单元相邻的第一种基本部署单元中的服务器相连；每个第二种基本部署单元中仅有一个服务器与第一种基本部署单元中的一个服务器相连，第二种基本部署单元中的其它的服务器分别与和第二种基本部署单元相邻的第二种基本部署单元中的服务器相连。本发明仅使用廉价的低端口商品交换机和双端口服务器构建数据中心网络，具有低开销的优点，满足构建大规模数据中心的需(56)对比文件Yudong Qin等“.Design and Optimizationof VLC Enabled Data Center Network”.《TSINGHUA SCIENCE AND TECHNOLOGY》.2020,第25卷(第1期),全文.樊卫北.“交换超立方体和3-元n-立方体在网格与环绕中的嵌入”《.中国博士学位论文全文数据库》.2020,全文.过汝燕等.分层立方体网络在NoC线性阵列中的最优嵌入”《.计算机科学》.2022,全文.Peng Zhou“.GHDC: a dual‑centric datacenter network architecture by usingmulti‑port servers with greaterincremental scalability”《.The Journal ofSupercomputing》.2023,全文.李洋《.中国硕士学位论文全文数据库》“.交换折叠超立方体网络结构的研究”.2015,全文.景彦昊.“基于ExCCC-DCN的无线数据中心网络结构设计”《.中国硕士学位论文全文数据库》.2019,全文.Dan Li等“.Scalable and Cost-EffectiveInterconnection of Data-Center Servers Using Dual Server Ports”《.IEEE/ACMTransactions on Networking》.2011,全文.Mingyao Zhao等.“A Survey of DataCenter Network Topology Structure”.《International Conference on AdvancedCommunications Technology(ICACT) 》.2023,全文.Zhen Zhang等“.ExCCC-DCN: A HighlyScalable, Cost-Effective and Energy-Efficient Data Center Structure”《.IEEETransactions on Parallel and DistributedSystems ( Volume: 28, Issue: 4, 01 April2017)》.2017,第28卷全文.Jialiang Lu等.“The t/k-Diagnosabilityand a t/k Diagnosis Algorithm of the DataCenter Network BCCC under the MM* Model”.《https://www.mdpi.com/1999-4893/15/12/480》.2022,全文.王斌锋;苏金树;陈琳.云计算数据中心网络设计综述.计算机研究与发展.2016,(第09期),全文.

8. 发明授权

CN115022892B 基于改进虚拟力的化工厂环境中传感器节点部署方法有权
公开(公告)号：CN115022892B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202210607620.6
申请日：2022-05-31
申请人：南京邮电大学
发明人：周剑 , 杜守都 , 李鑫 , 汤柯 , 章博文 , 李群 , 肖甫
IPC分类号： H04W16/20 , H04W84/18 , H04W64/00 , H04L41/0803 , H04L41/08
摘要：基于改进虚拟力的化工厂环境中传感器节点部署方法，首先，在化工厂环境中随机部署传感器节点，并对化工厂环境中各区域通过风险矩阵法计算出其风险值。然后，通过传感器节点之间的虚拟力更新传感器节点的位置。接着，通过空白节点对传感器节点施加的吸引力更新周围的传感器节点的位置。其次，通过化工厂环境内设施对传感器节点施加的吸引力更新周围的传感器节点的位置。此方法可以使得化工厂环境内的传感器节点部署地更加快速、合理。

9. 发明公开

CN116823096A 两阶段自维持无人机协同配送及充电调度方法和系统审中-实审
公开(公告)号：CN116823096A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310599134.9
申请日：2023-05-23
申请人：南京邮电大学
发明人：徐佳 , 袁鸣 , 李涛 , 周龙 , 李德强 , 刘林峰 , 徐力杰 , 肖甫
IPC分类号： G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04
摘要：本发明公开了两阶段自维持无人机协同配送及充电调度方法和系统，包括：设定完全图用于表示一个配送网络；计算无人机能耗计算卸载量；采用无人机配送调度算法确定无人机的配送调度方案；设定无人机充电的相关参数，计算每一个充电坪上无人机的充电时长、充电开始时间以及最大充电完成时间；采用无人机充电调度算法得到每个充电坪上的无人机充电序列确定充电调度方案；无人机根据得到的所述配送调度方案以及所述充电调度方案，进行配送和充电。本发明形式化无人机配送及充电调度问题，最小化快递配送的无人机数量及充电完成时间的目标；解决了无人机电池容量和载重约束的无人机配送问题，降低了无人机的运营投入成本并使有更多的时间用于配送。

10. 发明授权

CN116340849B 一种基于度量学习的非接触式跨域人体活动识别方法有权
公开(公告)号：CN116340849B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310556403.3
申请日：2023-05-17
申请人：南京邮电大学
发明人：毛一敏 , 肖甫 , 郭政鑫 , 桂林卿 , 盛碧云 , 李延超 , 蔡惠
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H04B17/391
摘要：一种基于度量学习的非接触式跨域人体活动识别方法，通过对已采集到的活动数据采用自编码器进行数据增强，然后通过采用度量学习完成未出现在训练集中的新活动类别的识别。具体步骤如下：在室内环境中采集人员活动时对应的无线信号数据，从中提取CSI原始数据；对原始CSI数据进行数据预处理，数据插值，统一数据长度，数据去噪；对已知活动类型的数据使用自编码器进行数据增强，扩充数据集；使用扩充后的数据集训练特征提取网络，将待识别活动数据和支持集输入特征提取网络得到相应特征，使用度量学习的方法将待识别数据特征与支持集数据特征一一对比，从而判断活动类型。本方法对于未训练的活动类型能实现较高识别精度，增强泛化性和鲁棒性。

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