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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113315757A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110503683.2
申请日：2021-05-10
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 一种面向边缘计算的压缩数据免解码传输方法，在初始节点处，收集边缘固网或移动网络上不同时隙的数据，分别存储在不同数组，在每个数组中，对数据构造近邻赋权图，将具有相邻关系的一对数据记为数据对，并记录数据对对应的特征属性之间的相邻关系，构造全局度量特征矩阵，求解得到近邻赋权图中所有数据对的最短路径，捕捉特征映射嵌入，将数据特征从高维空间映射到低维空间，获取所有时隙的特征映射结果，将结果组合作为下一时隙边缘网络节点的特征映射压缩表示结果，并组合传输至边缘网络节点，本发明无需进行数据解码，可在准确地分析和处理数据的前提下，大大提升计算效率并节省计算资源，提高云计算中海量数据的传输性能。
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公开(公告)号：CN113315757B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202110503683.2
申请日：2021-05-10
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 一种面向边缘计算的压缩数据免解码传输方法，在初始节点处，收集边缘固网或移动网络上不同时隙的数据，分别存储在不同数组，在每个数组中，对数据构造近邻赋权图，将具有相邻关系的一对数据记为数据对，并记录数据对对应的特征属性之间的相邻关系，构造全局度量特征矩阵，求解得到近邻赋权图中所有数据对的最短路径，捕捉特征映射嵌入，将数据特征从高维空间映射到低维空间，获取所有时隙的特征映射结果，将结果组合作为下一时隙边缘网络节点的特征映射压缩表示结果，并组合传输至边缘网络节点，本发明无需进行数据解码，可在准确地分析和处理数据的前提下，大大提升计算效率并节省计算资源，提高云计算中海量数据的传输性能。
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公开(公告)号：CN109842682B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910100691.5
申请日：2019-01-31
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，首先部署温度传感器、湿度传感器、光照传感器、危险气体浓度传感器、体温传感器、心率传感器、血压传感器，采集环境中的温度、湿度、光照强度以及危险气体浓度数据，同时测量人体的体温、心率、血压生理指标，使用对采集到的数据进行关联分析，进而发现数据间的概率关联关系，从而训练出可以预警的分布式环境安全模型。具体来说，使用基于自适应随机图的安全评估方法分析数据概率关联关系，得到分布式环境安全预警模型。本发明根据分布式环境的数据采集结果，自适应训练和调整模型，实现了对环境安全参数的实时检测，并预警潜在的安全问题，保障人员安全。
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公开(公告)号：CN114564882A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210110235.0
申请日：2022-01-29
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 基于离散事件的边缘深度学习模拟器的构建方法，在仿真模块中构建网内缓存模块，所述网内缓存模块用于在边缘节点缓存数据，为深度学习提供数据支撑；构建基于深度学习的边缘仿真环境，以使边缘节点支持深度学习，本发明将深度学习框架集成到边缘仿真环境中，以实现在边缘环境中进行分布式学习。该边缘深度学习模拟器可用于联邦学习或边缘集成学习。
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公开(公告)号：CN109842682A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910100691.5
申请日：2019-01-31
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种基于物联网的分布式环境安全学习及预警方法，首先部署温度传感器、湿度传感器、光照传感器、危险气体浓度传感器、体温传感器、心率传感器、血压传感器，采集环境中的温度、湿度、光照强度以及危险气体浓度数据，同时测量人体的体温、心率、血压生理指标，使用对采集到的数据进行关联分析，进而发现数据间的概率关联关系，从而训练出可以预警的分布式环境安全模型。具体来说，使用基于自适应随机图的安全评估方法分析数据概率关联关系，得到分布式环境安全预警模型。本发明根据分布式环境的数据采集结果，自适应训练和调整模型，实现了对环境安全参数的实时检测，并预警潜在的安全问题，保障人员安全。
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