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公开(公告)号：CN103645889A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310548993.1
申请日：2013-11-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种软件自适应的动态生成方法，包括步骤：步骤1：移动终端获取当前的代表性情境信息，通过网络推送给服务器；步骤2：服务器将符合移动终端当前的代表性情境信息的软件或者服务推送给移动终端。本发明主要针对普适计算中软件自适应的动态生成，即移动终端将当前所处的情境信息通过网络推送给服务器。服务器根据获得的情境信息，自动生成符合当前移动终端的软件，将不同的功能及服务依照一定规则有效地组合起来并向需要的用户提供，从而减少了对网络带宽和移动终端性能的需求，提供了系统的资源使用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103618674B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310508249.9
申请日：2013-10-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L12/725 , H04L12/927
Abstract: 本发明提供一种基于自适应服务模型的联合分组调度和信道分配路由方法，包括依次连接的认知信息库、推理学习库以及自适应路由调度器，其中：认知信息库用于认知信息的获取与建模；推理学习库用于资源分配子决策的预测与推理；自适应路由调度器用于联合分组调度和信道分配做出全局最优决策，控制整个网络资源的分配。本发明通过联合分组调度和信道分配算法，做出全局最优的路由决策，可以显著提高不同的多媒体业务在移动认知无线网络中的服务质量，高度动态、自适应地调整移动认知无线网络协议中的决策模型。认知信息、决策模型与路由的分离使得算法更易于扩展和维护，从而为标准统一的移动认知无线网络QoS路由方法提供了推动与支持。
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公开(公告)号：CN103593286A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310501127.7
申请日：2013-10-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应点火的软件验证方法，其将软件模型转换成情境Petri网模型，并通过自适应点火方式，消除情境Petri网变迁的歧义性，其中：所述情境petri网，是指在petri网中，通过在库所中加入情境语义维来为petri网的动态验证提供决策信息；所述情境语义包括由软件动态生成时存储在库所中的情境信息；所述自适应点火方式用于描述软件对不同情境条件的自主反应性；所述自适应点火方式是指根据当前库所中的情境语义来推测出托肯应该进入后面哪一个输出库所。本发明通过将软件模型转换成情境Petri网模型，利用Petri网本身的特性，并通过自适应点火来验证普适软件的正确性。
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公开(公告)号：CN103645889B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201310548993.1
申请日：2013-11-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种软件自适应的动态生成方法，包括步骤：步骤1：移动终端获取当前的代表性情境信息，通过网络推送给服务器；步骤2：服务器将符合移动终端当前的代表性情境信息的软件或者服务推送给移动终端。本发明主要针对普适计算中软件自适应的动态生成，即移动终端将当前所处的情境信息通过网络推送给服务器。服务器根据获得的情境信息，自动生成符合当前移动终端的软件，将不同的功能及服务依照一定规则有效地组合起来并向需要的用户提供，从而减少了对网络带宽和移动终端性能的需求，提供了系统的资源使用率。
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公开(公告)号：CN103593286B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310501127.7
申请日：2013-10-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应点火的软件验证方法，其将软件模型转换成情境Petri网模型，并通过自适应点火方式，消除情境Petri网变迁的歧义性，其中：所述情境petri网，是指在petri网中，通过在库所中加入情境语义维来为petri网的动态验证提供决策信息；所述情境语义包括由软件动态生成时存储在库所中的情境信息；所述自适应点火方式用于描述软件对不同情境条件的自主反应性；所述自适应点火方式是指根据当前库所中的情境语义来推测出托肯应该进入后面哪一个输出库所。本发明通过将软件模型转换成情境Petri网模型，利用Petri网本身的特性，并通过自适应点火来验证普适软件的正确性。
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公开(公告)号：CN103618674A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310508249.9
申请日：2013-10-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L12/725 , H04L12/927
Abstract: 本发明提供一种基于自适应服务模型的联合分组调度和信道分配路由方法，包括依次连接的认知信息库、推理学习库以及自适应路由调度器，其中：认知信息库用于认知信息的获取与建模；推理学习库用于资源分配子决策的预测与推理；自适应路由调度器用于联合分组调度和信道分配做出全局最优决策，控制整个网络资源的分配。本发明通过联合分组调度和信道分配算法，做出全局最优的路由决策，可以显著提高不同的多媒体业务在移动认知无线网络中的服务质量，高度动态、自适应地调整移动认知无线网络协议中的决策模型。认知信息、决策模型与路由的分离使得算法更易于扩展和维护，从而为标准统一的移动认知无线网络QoS路由方法提供了推动与支持。
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