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公开(公告)号：CN113554106A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110856338.7
申请日：2021-07-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向电力缺失数据的协同补全方法，通过采集电力数据，并对采集到的数据进行分析，统计电力数据的缺失情况；采用自相分析的方法分析数据列自身的前后关系，挖掘数据列自身的隐式关系，为电力数据的属性列选择合适步长的历史样本，作为待插补电力数据的历史样本；采用互相关分析的方法分析不同数据列之间的相关关系，挖掘不同数据列的隐式关系，为电力数据的属性列筛选出相关系数大于0.5的数据列，并将其作为待插补电力数据的关系数据；建立补全模型HR‑LSTM并对模型进行训练，将采集到有缺失的电力数据输入训练好的补全模型HR‑LSTM中，即可得到补全了缺失值的电力数据。该方法数据补全效果好，效率高。
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公开(公告)号：CN111935241A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010686695.9
申请日：2020-07-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据分发网络的边缘服务智能协同方法，构建了包括智能家居、智能社区和安防中心等三种Agent，通过基于MQTT协议的数据分发集群网络，实现边缘服务智能协同处理复杂事件。另外，在本发明采用的数据分发网络中，包括了多个基于“发布/订阅”模型的代理节点，Agent和这些MQTT-Broker之间构成相互连通的网络拓扑，实现分布式环境下边缘节点的实时交互。因此，本发明可以在资源受限的边缘环境中，实现智能服务中边缘节点对复杂情景事件的智能协同执行。
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公开(公告)号：CN111260121A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010028983.5
申请日：2020-01-12
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度瓶颈残差网络的城市范围的人流量预测方法，步骤为：1）获取原始的交通流数据；2）构建BRBM数据重构机制，将获取的原始交通流数据输入BRBM数据重构机制中，对进行降维和数据重构，获得BRBM重构后的交通流数据；3）构建协同预测机制，将获得BRBM重构后的交通流数据作为协同预测机制的输入数据，经过协同预测机制后，获得预测结果XR；4）构建辅助预测机制，采用辅助预测机制对影响人流量的外部因素进行处理，获得预测结果XE；5）将获得的预测结果XR与XE进行融合，得到最终的人流量预测结果。该方法不仅大大降低了人流量预测模型的计算复杂性和减少了模型训练的时间，而且也提高了人流量的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111092755A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911232481.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于资源占用的边缘服务迁移仿真方法，通过对创建的边缘节点及其上的边缘服务进行边缘服务迁移仿真，并在边缘服务仿真过程中获得不同边缘节点服务迁移的最优阈值，从而指导实际生产中边缘服务迁移算法的部署与实施。本发明能够实时的收集获取边缘节点以及边缘服务对资源的利用情况并利用边缘服务迁移算法实时动态的迁移边缘服务，使得边缘节点上的边缘服务为用户提供优质的体验以及动态的了解边缘节点，边缘服务的资源利用情况可以用于开发不同的边缘服务迁移算法。利用该系统完成了边缘节点以及服务的资源监控，根据资源的消耗动态的迁移边缘服务。
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公开(公告)号：CN106227696A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610628003.9
申请日：2016-08-03
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F15/78
Abstract: 本发明公开了一种快速重构高性能目标阵列的方法，包括如下步骤：模型介绍、引入规则、约束定义、逻辑列和目标阵列最大化定义、处理器阵列重构算法和实验分析等，该快速重构高性能目标阵列的方法，而对于HPTA的构建，其等价于在网络中寻找节点不相交路径的最大数目，使得这些节点不相交路径具有上述偏序关系且路径的总花费最小，且具有相同的位置，当重构过程结束后，高性能目标阵列的重构问题可在多项式时间内得到最优解，可以将原宿主阵列中所有相邻集为空的处理单元视为故障处理单元，不仅实现了算法NMHP，同时也实现了算法ALG06和ALG14作为对比实验。对比现有技术的缺点，本发明优势明显，花费较小，其而更加准确，值得以后推广使用。
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公开(公告)号：CN105260295A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510581206.2
申请日：2015-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种时间多栈下推网络的静态转换方法，首先，为了描述实时系统中并发递归机制，以及线程之间的交互，在MPDN的基础上引入时钟，提出TMPDN模型，并给出其语法及操作语义。其次，利用时钟域等价的优化技术，通过静态转换方法，将连续时间的TMPDN模型转换成离散的MPDN模型。本发明能够实现同时实现实时并发系统的实时性和并发性的描述，并能为实时并发程序的形式化验证提供保证。
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公开(公告)号：CN105183652A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510581987.5
申请日：2015-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开一种时间动态下推网络的转换方法，用于描述含有递归、动态线程创建的实时并发递归建模。首先在DPN中引入描述连续时间的全局时钟，以及能描述与时间相关全局变量和栈字符“年龄”的实数时钟，从而可对基于共享内存进行异步通信，且带有动态线程创建的实时并发系统进行建模。其次对基于整数划分的时钟等价技术，给出一种基于时钟关键点的优化技术，缩减时钟区间，从而缩减转换后的状态空间。由于时间动态下推网络为一种实时并发递归程序的抽象模型，基于关键点的时钟等价优化技术把该模型转换为动态下推网络，这样通过确认动态下推网络模型的执行是否会运行到错误状态，从而检测出此模型即所对应并发递归程序中的错误或漏洞。
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公开(公告)号：CN104267936A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410470378.8
申请日：2014-09-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 基于树语义的异步动态下推网络可达性分析方法属于软件安全、可靠性技术领域，其特征在于将树语义引入到异步动态下推网络中，通过构建一个中间模型模拟模型的树语义，并采用上下文限界方法使模型的可达性为可判定，计算有限的k次上下文执行内的可达格局集合，通过计算可达格局集合与目标格局集合的交集是否为空，判断出目标格局集合是否可达，从而确定程序的抽象模型中是否存在设计错误或漏洞，保证模型的正确与可靠。
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