基于服务质量的数据中心流量调度方法

    公开(公告)号:CN108512772B

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN201810194916.3

    申请日:2018-03-09

    Abstract: 本发明涉及网络技术领域,特别涉及一种基于服务质量的数据中心流量调度方法,包括:接入层的交换机接收到主机发送的数据流,根据其目的地址判断是否与目的主机直连,如果是则将数据流转发到目的主机完成调度;判断数据流的传输速率是否小于预设的阈值,若是则交换机采用等价多路径的调度机制完成调度;控制器为数据流使用最短路径算法找到数据源和目的主机之间的最短路径集;使用优化的蚁群算法从最短路径集中获得最优路径,通过最优路径完成数据流的调度;本发明针对数据中心不同类型业务对网络性能的要求不同,采用不同的调度方法可以有效地保证服务质量,同时保证了方法的低计算复杂度。

    基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法

    公开(公告)号:CN108491477A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810194417.4

    申请日:2018-03-09

    Abstract: 本发明涉及信息检索和数据挖掘领域,特别涉及一种基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法,包括:获取用户对项目的评分及用户评分时间并进行预处理;使用预处理后的数据构建基于用户的多维云模型和基于项目的多维云模型,得到基于用户的预测评分和基于项目的预测评分;将基于用户的预测评分和基于项目的预测评分作为训练好的神经网络评分预测模型的输入数据,得到最终预测评分;本发明不仅有效利用用户数据,还改善了个性化推荐方法在数据稀疏场景下存在的弊端。

    基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法

    公开(公告)号:CN108491477B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN201810194417.4

    申请日:2018-03-09

    Abstract: 本发明涉及信息检索和数据挖掘领域,特别涉及一种基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法,包括:获取用户对项目的评分及用户评分时间并进行预处理;使用预处理后的数据构建基于用户的多维云模型和基于项目的多维云模型,得到基于用户的预测评分和基于项目的预测评分;将基于用户的预测评分和基于项目的预测评分作为训练好的神经网络评分预测模型的输入数据,得到最终预测评分;本发明不仅有效利用用户数据,还改善了个性化推荐方法在数据稀疏场景下存在的弊端。

    基于窄带物联网时延估计的终端定位方法

    公开(公告)号:CN108495365B

    公开(公告)日:2020-05-05

    申请号:CN201810207008.3

    申请日:2018-03-14

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术,特别涉及一种基于窄带物联网时延估计的终端定位方法,该方法包括:利用窄带物联网下行链路特有的定位参考信号,对本地参考信号与接收参考信号先后进行频域相关、首达径搜索、时域内插、时域相关对时延进行估计,逐步提升时延估计精度;与此同时,为了消除小区间干扰以及抑制非视距影响,分别引入连续干扰消除算法和首达径搜索算法,以实现准确的时延估计,从而提高定位精度的技术效果。

    基于服务质量的数据中心流量调度方法

    公开(公告)号:CN108512772A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810194916.3

    申请日:2018-03-09

    Abstract: 本发明涉及网络技术领域,特别涉及一种基于服务质量的数据中心流量调度方法,包括:接入层的交换机接收到主机发送的数据流,根据其目的地址判断是否与目的主机直连,如果是则将数据流转发到目的主机完成调度;判断数据流的传输速率是否小于预设的阈值,若是则交换机采用等价多路径的调度机制完成调度;控制器为数据流使用最短路径算法找到数据源和目的主机之间的最短路径集;使用优化的蚁群算法从最短路径集中获得最优路径,通过最优路径完成数据流的调度;本发明针对数据中心不同类型业务对网络性能的要求不同,采用不同的调度方法可以有效地保证服务质量,同时保证了方法的低计算复杂度。

    基于窄带物联网时延估计的终端定位方法

    公开(公告)号:CN108495365A

    公开(公告)日:2018-09-04

    申请号:CN201810207008.3

    申请日:2018-03-14

    Abstract: 本发明涉及无线通信技术,特别涉及一种基于窄带物联网时延估计的终端定位方法,该方法包括:利用窄带物联网下行链路特有的定位参考信号,对本地参考信号与接收参考信号先后进行频域相关、首达径搜索、时域内插、时域相关对时延进行估计,逐步提升时延估计精度;与此同时,为了消除小区间干扰以及抑制非视距影响,分别引入连续干扰消除算法和首达径搜索算法,以实现准确的时延估计,从而提高定位精度的技术效果。

    一种基于深度学习模型的商品评论情感分析方法

    公开(公告)号:CN108984523A

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201810695687.3

    申请日:2018-06-29

    Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域,特别涉及一种基于深度学习模型的商品评论情感分析方法,抓取的商品评论数据,并将商品评论数据中的一星和二星评价标注为积极评论,四星和五星评价标注为消极评论,将商品评论数据分为训练集和测试集,并进行预处理;构建出情感要素词典集和情感特征向量,根据训练集预处理得到的词序列和情感特征向量得到词向量,多个词向量连接形成文本向量;构建动态卷积神经网络模型,以文本向量作为训练对象通过BP算法和随机梯度下降算法更新动态卷积神经网络的网络参数,最终得到情感分类模型并对测试集进行情感标注;本发明结合动态卷积神经网络能够提高分类模型泛化能力,能够实现较好的分类效果。

    基于SDN的数据中心网络负载均衡方法

    公开(公告)号:CN108449269A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810325360.7

    申请日:2018-04-12

    Abstract: 本发明涉及网络技术领域,特别涉及一种基于SDN的数据中心网络负载均衡方法。该方法包括:SDN控制器获取网络拓扑结构,实时的获取网络的负载情况,通过最短K路径算法找出源、目的节点间的最短路径集;然后根据实时负载设计一个跳转概率式,根据所算出的概率值,我们设计一个跳转概率阈值,当大于阈值时,路径上的数据流选择跳转到另外一条路径,如果小于则选择一条概率最大的路径。本发明在研究数据中心网络拓扑结构和流量特征的基础上,提出一种基于SDN的数据中心网络负载均衡的方法,目的在于解决因数据中心网络流量的突发性和高动态性造成的路径吞吐量过大而引起的局部拥塞,提高网络的总吞吐量和网络的利用率,并相应的减少数据的丢包率,保证网络的负载均衡。

    一种脱模稳定的热压模具

    公开(公告)号:CN219838095U

    公开(公告)日:2023-10-17

    申请号:CN202320812925.0

    申请日:2023-04-12

    Abstract: 本实用新型属于热压模具技术领域,涉及一种脱模稳定的热压模具,包括模具本体,模具本体底部固定连接有底座,模具本体侧面设置有传送带,底座内设置有用抬升下模具的气缸,气缸侧面设置有支撑组件;支撑组件包括液压仓,液压仓呈翻转的U型,且在其左、右两端的底部均设有活塞,气缸的输出轴侧面固定连接有受力杆,受力杆的另一端连接液压仓的左端底部活塞,液压仓的右端底部活塞连接传动块,在传动块前端和后端通过设置横杆连接有沿竖直方向布置的齿杆,底座中壁转动连接有齿轮,齿轮通过传动杆连接布置在传送带两侧的支撑板,且齿杆与齿轮呈啮合状态。本实用新型增设的支持组件降低物料不慎跌落至传送带外侧的情况,提高了对物料的保护。

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