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公开(公告)号：CN117915346A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410090170.7
申请日：2024-01-22
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种最少覆盖用户优先的启发式边缘基站部署方法，步骤1：计算每个用户位置与每个候选站点间的距离，继续执行步骤2；步骤2：统计覆盖每个用户的候选站点数量，并选取符合条件的用户，继续执行步骤3；步骤3：针对每个覆盖步骤2所选用户的候选基站，统计每个候选基站覆盖的用户数量，并按照预设条件确定得到新的边缘基站部署位置，继续执行步骤4；步骤4：移除步骤3所选候选基站及其覆盖的用户，继续执行步骤5；步骤5：当存在用户未被覆盖且还有候选站点时，转到步骤2，反之结束。本发明提供的启发式边缘基站部署方法能够保障用户覆盖率最大的前提下，减少边缘基站部署数量，从而降低边缘计算平台建设或升级的投资成本。
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公开(公告)号：CN115185655B
公开(公告)日：2023-05-12
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云计算平台任务调度方法，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节点上。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：CN113590295A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110873736.X
申请日：2021-07-30
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量子行为粒子群优化的任务调度方法和系统，获取每个粒子在每个维度上的位置数据，将每个粒子的位置数据解析为任务调度方案，并评估每个粒子的适应度值，更新每个粒子的局部最优适应度值以及所有粒子对应的全局最优适应度值，并记录对应的粒子位置，若迭代没完成，则利用量子粒子的运动模式更新每个粒子的位置，然后返回执行上述粒子位置数据解析过程，若迭代完成，则将全局最优适应度值对应的粒子位置解析为任务调度方案。本发明提供的基于量子行为粒子群优化的任务调度方法能够利用量子行为粒子群优化算法的全局搜索能力，实现可靠有效地任务调度，得到高效的任务调度方案。
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公开(公告)号：CN111866111B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010668788.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及信息技术的技术领域，特别是涉及一种感知用户需求增长趋势的边缘部署方法，其为服务提供商提供满足用户增长需求的边缘部署方案；其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、将边缘计算中心历史运营时间分为m个时间段；步骤2、计算步骤1中所划分的每个时间段用户所需的边缘资源量；步骤3、利用时间序列分析方法，根据步骤2获得的m个边缘计算中心历史运营时间段用户所需的资源量，预测未来一个时间段内，用户所需的边缘资源量。
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公开(公告)号：CN111866111A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010668788.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及信息技术的技术领域，特别是涉及一种感知用户需求增长趋势的边缘部署方法，其为服务提供商提供满足用户增长需求的边缘部署方案；其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1、将边缘计算中心历史运营时间分为m个时间段；步骤2、计算步骤1中所划分的每个时间段用户所需的边缘资源量；步骤3、利用时间序列分析方法，根据步骤2获得的m个边缘计算中心历史运营时间段用户所需的资源量，预测未来一个时间段内，用户所需的边缘资源量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111198959A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201911396473.7
申请日：2019-12-30
Applicant: 郑州轻工业大学
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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公开(公告)号：CN111582327A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010321829.7
申请日：2020-04-22
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种面向智能终端的动作识别训练样本自动标注方法，包括：获取目标用户的未标注动作样本集；对获取到的所述未标注动作样本集进行层次聚类，以得到目标聚类集合，其中，目标聚类集合中每个元素记为一个聚类簇的聚心；基于预定动作识别模型对所述未标注动作样本集中的样本进行分类，以得到分类权值的归一化向量；基于所述归一化向量对所述目标聚类集合中的聚心进行标签投票，以得到聚心标签；基于所述聚心标签对所述未标注动作样本集中的样本进行标注，以得到所述目标用户的标注动作样本集。
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公开(公告)号：CN111445425A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010378343.7
申请日：2020-05-07
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明涉及AI芯片技术领域，且公开了一种用于AI芯片的智能图像处理方法，包括如下步骤：S1.工作现场获取场景图像，对图像进行采集；S2.将模拟图像信号数字化后传输给计算机处理并存储；S3.将S2中获取得到的模拟图像进行重建，进而获取模态图像；S4.根据S3中重建得到的模态图像进行噪声消除处理；S5.根据S4中得到的模态图像进行几何形变处理；S6.根据S5中的得到的模态图像进行彩色失调处理；S7.对S6中获取的模态图像进行几何校正。该用于AI芯片的智能图像处理方法，解决了因受到设备和环境因素的影响，往往会受到不同程度的干扰，如噪声、几何形变、彩色失调等，都会妨碍接下来的处理环节的问题，满足了使用的需要。
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公开(公告)号：CN211870111U
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202020338125.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种计算机硬盘保护装置，包括保护箱主体，还包括硬盘保护盒主体，保护箱主体中部设置有阻隔板，阻隔板顶部和硬盘保护盒主体连接，硬盘保护盒主体外侧和保护弹簧的一端贴合，保护室顶部的内壁设置有连接卡钩和保护盒主体，保护盒主体中心转动连接有连接转杆，连接转杆外侧和收卷滚筒固定连接，收卷滚筒通过连接扭簧和保护盒主体内壁连接，收卷滚筒外侧和防尘布的一端连接并收卷有多卷防尘布，防尘布的另一端贯穿保护盒主体的侧壁和固定杆连接；通过保护弹簧的协同作用防止硬盘因为震动而损坏，通过防尘布的遮盖作用，防止空气中的灰尘对硬盘对造成损坏，通过此方式解决了现有技术中对硬盘保护性较差的问题。
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公开(公告)号：CN211454472U
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202020339002.4
申请日：2020-03-17
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种计算机防尘机箱，包括主机外箱、散热箱、支撑块和侧板，所述支撑块的顶端安装有主机外箱，且主机外箱顶端和底端的一侧均开设有第二滑道，所述第二滑道内部通过与第二滑道相匹配的第二滑块安装有侧板，且侧板一侧的主机外箱内部四周均粘贴有密封垫，所述主机外箱远离侧板一侧的上端和下端均匀开设有出风口，且出风口一侧的主机外箱内部均安装有散热箱，所述散热箱内部靠近出风口一侧竖直安装有过滤网，且散热箱内部远离出风口的一侧安装有散热风扇。本实用新型通过翻转套环使得套环脱离拨杆，拉动拨杆向下移动带动挡板向下移动将进气孔堵住，同时在橡胶板和密封垫的密封作用下，避免灰尘进入主机外箱内部。
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