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公开(公告)号：CN107861796B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201711235873.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，包括以下步骤：步骤1：基于虚拟机实例占用记录数据集，并获取云数据中心中处于运行状态的物理机列表和虚拟机列表；步骤2：根据虚拟机实例占用状态，获取步骤1中处于运行状态物理机的空闲空间；步骤3：根据虚拟机的资源需求以及步骤2所得的物理机的空闲空间，采用启发式检索，获取可行的虚拟机迁移策略；步骤4：计算云数据中心面向任务执行和虚拟机迁移的能耗值；步骤5：针对步骤3获得的虚拟机迁移策略，利用步骤4计算虚拟机迁移操作后云数据中心所产生的能耗值集合；步骤6：根据步骤5中所获的能耗值，选择能耗最优的虚拟机迁移策略为最终的虚拟机调度策略。
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公开(公告)号：CN104035816A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410220452.0
申请日：2014-05-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进NSGA-II的云计算任务调度方法，涉及云计算领域，首先，输入元任务数目，通过DAG图生成任务调度模型；其次，输入虚拟机数目，随机产生不同规格的虚拟机，生成集群模型；然后，将云计算任务调度问题表示成一个时间和费用相关的多目标求解问题，结合改进的非支配排序进化算法NSGA-II来求解该问题；其中，根据任务调度的特点，在种群进化的过程中采用相似任务序列交叉算子和位移变异算子生成新种群，同时引入拥挤距离自适应算子，并确保得到时间和费用的最优边界，实现云计算任务调度。本发明在云计算任务调度的应用中最优解的搜索能力变强，并且能更好地保持种群多样性，获得分布性更好的最优解集。
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公开(公告)号：CN103970609A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410168654.5
申请日：2014-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进蚁群算法的云数据中心任务调度方法，涉及云计算领域，包括以下步骤：步骤1：输入用户提交的待调度工作流任务集合以及用户租赁的虚拟机集合；步骤2：将任务分配给虚拟机执行的调度问题表示成标准的最小值求解问题；步骤3：用基于信息素更新的蚁群算法求解云计算环境虚拟机任务调度问题。本发明能够适应云环境的动态性，不但缩短了用户任务调度的时间开销，而且将云数据中心中的虚拟机负载维持在一个相对均衡的状态。
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公开(公告)号：CN104035816B
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201410220452.0
申请日：2014-05-22
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进NSGA-II的云计算任务调度方法，涉及云计算领域，首先，输入元任务数目，通过DAG图生成任务调度模型；其次，输入虚拟机数目，随机产生不同规格的虚拟机，生成集群模型；然后，将云计算任务调度问题表示成一个时间和费用相关的多目标求解问题，结合改进的非支配排序进化算法NSGA-II来求解该问题；其中，根据任务调度的特点，在种群进化的过程中采用相似任务序列交叉算子和位移变异算子生成新种群，同时引入拥挤距离自适应算子，并确保得到时间和费用的最优边界，实现云计算任务调度。本发明在云计算任务调度的应用中最优解的搜索能力变强，并且能更好地保持种群多样性，获得分布性更好的最优解集。
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公开(公告)号：CN101977333A
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN201010555966.3
申请日：2010-11-24
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于小波和结构自相似性分析的无参考图像质量评价方法，用于灰度图像的图像质量评价，属于图像处理技术领域。本发明方法首先将待评价的原始图像重组成包含个自相似子块的新图像；然后对新图像进行小波分解；接着计算小波熵；最后根据小波熵的值进行质量评价，小波熵值越小，图像质量越高且视觉效果越好。与其他同类的方法相比，本发明首次将小波分解算法与图像的自相似性相结合，并首次对小波系数进行熵的相关计算，并将计算的结果（小波熵）用于图像质量的评价。同时，本发明方法不需要任何参考图像就可以进行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107896374A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711234702.6
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: H04W16/18 , G06F8/61 , G06K9/6223 , H04L41/12 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种面向移动终端设备的朵云动态部署方法，包括以下步骤：步骤1，根据移动设备当前位置，通过K-means算法可以获取K个移动设备聚集中心位置；步骤2，将移动设备聚集中心的位置抽象到一幅路径图中进行处理；步骤3，根据上述聚集中心，通过朵云放置策略过滤掉不符合条件的移动设备聚集中心；步骤4，将聚集中心位置与朵云当前位置进行位置匹配，获得每一个朵云要到达的位置；步骤5，通过Dijkstra算法获得朵云的移动路径，将朵云移动到目标位置。
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公开(公告)号：CN107861796A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711235873.0
申请日：2017-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06F9/45558 , G06F9/4887 , G06F9/5072 , G06F2009/4557
Abstract: 本发明公开了一种支持云数据中心能耗优化的虚拟机调度方法，包括以下步骤：步骤1：基于虚拟机实例占用记录数据集，并获取云数据中心中处于运行状态的物理机列表和虚拟机列表；步骤2：根据虚拟机实例占用状态，获取步骤1中处于运行状态物理机的空闲空间；步骤3：根据虚拟机的资源需求以及步骤2所得的物理机的空闲空间，采用启发式检索，获取可行的虚拟机迁移策略；步骤4：计算云数据中心面向任务执行和虚拟机迁移的能耗值；步骤5：针对步骤3获得的虚拟机迁移策略，利用步骤4计算虚拟机迁移操作后云数据中心所产生的能耗值集合；步骤6：根据步骤5中所获的能耗值，选择能耗最优的虚拟机迁移策略为最终的虚拟机调度策略。
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公开(公告)号：CN104036330A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410220364.0
申请日：2014-05-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提出了一种基于MapReduce的降雨量分类预测方法，涉及云计算与应用气象领域，包括以下步骤：步骤1：气象文件格式预处理及属性变量的选择；步骤2：MapReduce模型下对降雨量资料进行数据统计；步骤3：将历年降雨量资料分为训练集以及测试集，对测试集建立TAN降雨量预测模型，从而对降雨量进行预测分析。本发明将TAN分类算法与MapReduce模型相结合，建立相应的预测方法对降雨量进行分级预测，提高了计算效率。考虑了季节变换对降雨量的影响，相较于朴素贝叶斯提高了预测准确率。
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公开(公告)号：CN102404557A
公开(公告)日：2012-04-04
申请号：CN201110400081.0
申请日：2011-12-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N7/18
Abstract: 本发明提供一种3G移动智能监控系统及监控方法，该系统主要包括：嵌入式硬件模块、通用传感器接口、摄像头、传感器、存储设备、音频设备以及电源系统，所述硬件模块与传感器通过通用传感器接口连接，所述摄像头、存储设备以及音频设备与硬件模块通讯连接；所述硬件模块集成有嵌入式操作系统与若干软件模块。该系统除了具有部署灵活、可移动性、多功能和远程监控的优势外，还融合了太阳能充电技术，扩大了本系统的户外适用范围，是视频监控领域内的一个创新应用。
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公开(公告)号：CN101603854A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910031884.6
申请日：2009-07-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种旋转机械启停阶段非平稳振动信号瞬时频率估计算法，首先建立旋转机械转子实验台工作模型，在参考轴水平、垂直方向安装测量振动信号的非平稳振动信号传感器，以及测量参考轴旋转速度的光电传感器；通过动态信号分析仪对获得的信号经上位机阶比分析软件分析后，得到含有多阶分量的STFT时频谱图；将旋转机械的工作频率作为估算的起始频率点，根据采样频率和计算精度的要求将STFT时频分析得到的频率等分成M组，启停阶段等分成N个时间点建立N个时间点和M组频率点的网格面；通过Viterbi算法计算起止间的最小偏差频率点的路径，拟合后获得旋转机械启停阶段非平稳振动信号参考轴的瞬时频率估计函数值。
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