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公开(公告)号：CN110109702A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910405581.X
申请日：2019-05-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于代码分析的Android计算迁移在线决策方法。首先，基于代码分析技术，对应用的类、方法、对象及其调用关系建模；其次，基于动态分析，对应用的方法执行时间和数据传输的应用模型建模；最后，基于应用模型，提出了上下文模型帮助决策，通过适应度函数进行决策方案的评估和选择最优方案。本发明方法基于代码分析技术得到的对象调用图和方法执行时间和数据传输量，计算每个迁移决策方案的响应时间，并得到最优部署方案，从而能够减少执行时间及能量消耗。
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公开(公告)号：CN105812461A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610133601.9
申请日：2016-03-09
Applicant: 福州大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/327
Abstract: 本发明涉及一种移动云环境情景感知计算迁移方法，首先，给出一种支持应用中计算动态迁移的设计模式；其次，提出一个评估模型，基于移动设备的上下文环境，能够自动选择最佳的云资源用于计算迁移；最后，实现一种框架来支撑上述所提的设计模式和评估模型。本发明能够灵活地应用于复杂多变的移动云环境。相比于传统的迁移方法，它能够较大地改善移动设备的性能和用户体验，并提升其续航能力。
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公开(公告)号：CN119885267A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411955395.0
申请日：2024-12-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种基于联盟区块链的数据可信计算框架，实体包括数据需求方、数据提供方、共识节点、证书机构；结构划分为数据注册层、数据可信层、数据共识层、数据处理层、数据交付层。数据注册层采用基于联盟区块链的数据架构范式，将数据划分为标识、特征数据、数据实体以标准化数据注册流程，为异构异源异域数据资源提供统一的接入方式，整合数据资源；数据可信层使用数据可信计算机制，使数据提供方在数据需求方不接触原始数据的前提下，为其提供数据资源分析处理的结果；数据共识层包括数据可信追溯机制，保证数据流动的安全性和完整性；本发明能将传统的数据托管/交换即服务模式转变为数据处理即服务模式，实现数据的“可用不可见”。
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公开(公告)号：CN112632615A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011599293.1
申请日：2020-12-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合云环境的科学工作流数据布局方法，包括以下步骤：步骤S1:设定隐私数据集和数据中心最大容量条件，并初始化相关参数；步骤S2:以最小化数据模糊传输时间为目标，并考虑到数据中心的容量约束，在引入不确定性概念后，构建混合云环境下面向模糊时间优化的科学工作流数据布局模型；步骤S3:构建若干初始方案；步骤S4:构建粒子到数据布局结果的映射关系；步骤S5:基于改进的FGA‑DPSO的数据布局算法，获取最优方案。本发明基于混合云环境，实现有效的科学工作流数据布局。
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公开(公告)号：CN111274398A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010065377.0
申请日：2020-01-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种方面级用户产品评论情感分析方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：提取用户的产品评论、评论涉及的产品方面词、产品方面词的位置信息，并对产品方面的情感极性进行标注，构建训练集SA；步骤B：使用训练集SA，训练用于方面级用户产品评论情感分析的融合MemNet与双向LSTM的深度学习网络模型M；步骤C：输入用户对产品的评论，提取评论涉及的产品方面词，将产品评论、产品方面词输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出对产品方面的情感评价极性。该方法及系统有利于提高情感分类的准确性。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN111274375B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202010067240.9
申请日：2020-01-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于双向GRU网络的多轮对话方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集对话上下文和回答数据，构建对话训练集D；步骤B：使用对话训练集D，训练融合双向GRU的深度学习网络模型M；步骤C：与用户进行对话，将用户提问输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出匹配的答案。该方法及系统有利于提高对于用户提问所作回答的匹配性。
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公开(公告)号：CN110809275B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201911085727.3
申请日：2019-11-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于无线城域网的微云节点放置方法。在无线城域网中选取K接入点放置微云节点，将粒子直接编码为接入点序号，基于粒子群优化算法，先通过随机初始化一批粒子，通过适应度函数计算每个粒子的适应度值，记为该粒子的自身粒子最优值，同时选出其中适应度值最优的个体为种群最优粒子，并将该粒子的适应度值记为种群粒子最优值，同时在每一次迭代时将粒子通过变异操作与对优秀个体的交叉操作得到新的粒子，并选出每个粒子的自身最优值，与种群粒子最优值，进入下一代，重复迭代至预设阈值次数，完成微云节点的放置搜索。本发明通过优化微云节点放置，更好地减小用户任务的平均响应时间，得到高效率、低延迟的服务。
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公开(公告)号：CN111274375A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010067240.9
申请日：2020-01-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于双向GRU网络的多轮对话方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：采集对话上下文和回答数据，构建对话训练集D；步骤B：使用对话训练集D，训练融合双向GRU的深度学习网络模型M；步骤C：与用户进行对话，将用户提问输入到训练好的深度学习网络模型M中，输出匹配的答案。该方法及系统有利于提高对于用户提问所作回答的匹配性。
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