基于知识图谱的软件定义网络路由选择方法和系统

    公开(公告)号:CN112333102B

    公开(公告)日:2021-09-14

    申请号:CN202011206565.7

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的软件定义网络路由选择方法和系统,应用于SDN网络的全局控制器;方法包括:基于SDN网络中的节点信息和链路信息,对SDN网络进行实体与关系抽取,建立关于SDN网络的多个关系三元组;基于多个关系三元组对预设知识图谱映射模型进行训练,得到目标知识图谱映射模型;目标知识图谱映射模型包括:节点向量,链路向量,报文向量和关系向量;获取路由请求报文,并基于路由请求报文构建路由请求向量;基于路由请求向量和目标知识图谱映射模型,对路由请求报文进行路由关系预测,确定目标路由。本发明缓解了现有技术中基于矩阵建模的SDN路由算法存在着可扩展性差、有效性和准确性低的技术问题。

    一种基于网内计算平台的物联网设备计算卸载架构

    公开(公告)号:CN112671852A

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:CN202011470288.0

    申请日:2020-12-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于网内计算平台的物联网设备计算卸载架构。本发明包括INPIE Service Cluster、ME Cluster、Remote Cloud,所述INPIE Service Cluster作为提供网内计算卸载服务的主体,所述ME Cluster为MEC计算卸载服务提供主体,所述Remote Cloud为云计算卸载服务提供主体,当前的可编程数据平面设备先天具有低时延,高吞吐的性能优势,可以流水线式地并行处理数据报文,因此会拥有比传统的服务器(主机)计算卸载架构更低的业务响应时延,由于改进后物联网设备计算使可编程数据平面设备辅助物联网设备更好的进行计算卸载,同时能与MEC和云计算框架融合,所以产生了提高业务的时延,吞吐量性能,提高实时业务的保障能力的效果。

    一种光纤通信系统中非线性损伤预补偿方法

    公开(公告)号:CN112532324A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN202011322125.8

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本发明提供了一种光纤通信系统中非线性损伤预补偿方法及装置,涉及光纤通信系统领域。其中,上述方法包括:根据符号之间的时间相关性和相互作用,在发射端进行高阶非线性建模,预测当前时刻输出;根据瞬时平方误差最小化准则,计算使预测值和接收误差最小的各阶预补偿抽头系数;根据时延组合和符号组合在各个阶次下建立二维查找表存储预补偿抽头系数;根据累加平均原则,更新查找表中元素;根据训练得到的查找表,对与模型匹配的滤波器进行配置,从而得到预补偿的信号。应用本发明实施例提供的方案进行非线性预补偿,可以提高系统的非线性容忍度,充分利用发射端计算资源和功耗潜能,降低接收端复杂度,平衡发射端与接收端的功耗成本。本发明同时还提供了一种预均衡与预补偿的联合方法,根据级联支路合并原则,将预均衡抽头系数乘入到含有相同时延项的与补偿抽头系数中,实现滤波器的共享。应用本发明实例提供的联合方法,可以提高发射端硬件资源利用率。

    基于知识图谱的软件定义网络路由选择方法和系统

    公开(公告)号:CN112333102A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011206565.7

    申请日:2020-11-02

    Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的软件定义网络路由选择方法和系统,应用于SDN网络的全局控制器;方法包括:基于SDN网络中的节点信息和链路信息,对SDN网络进行实体与关系抽取,建立关于SDN网络的多个关系三元组;基于多个关系三元组对预设知识图谱映射模型进行训练,得到目标知识图谱映射模型;目标知识图谱映射模型包括:节点向量,链路向量,报文向量和关系向量;获取路由请求报文,并基于路由请求报文构建路由请求向量;基于路由请求向量和目标知识图谱映射模型,对路由请求报文进行路由关系预测,确定目标路由。本发明缓解了现有技术中基于矩阵建模的SDN路由算法存在着可扩展性差、有效性和准确性低的技术问题。

    一种文本分类方法及装置
    199.
    发明授权

    公开(公告)号:CN107145560B

    公开(公告)日:2021-01-29

    申请号:CN201710301466.9

    申请日:2017-05-02

    Abstract: 本发明实施例提供了一种文本分类方法及装置,应用于计算机技术领域,所述方法包括:通过文本表示将待分类文本映射为向量空间模型VSM中的第一文本向量。根据预先建立的语义平滑矩阵将所述第一文本向量映射为高维空间中的第一映射向量,其中,所述语义平滑矩阵是通过对统计相似度矩阵和词语相似度矩阵进行计算得到。对所述第一映射向量进行分类,得到所述待分类文本的文本分类结果。本发明实施例通过将基于世界知识的词语相似度和基于统计的词语相似度应用于文本分类,提高了文本分类的准确性。

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