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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109086704A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810814856.0
申请日：2018-07-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示和Softmax分类的人体活动识别方法，步骤S1：使用海量的无线传感器活动信号数据集训练Softmax模型；步骤S2：使用经过训练的Softmax模型对实时检测的活动信号进行分类和识别。采用本发明的技术方案，将数据库中的海量传感器活动信号数据集进行训练，确定信号的所属类别，再结合稀疏表示算法进行活动信号处理，从而大大降低了人体活动信号识别的计算量和复杂度，同时也有效提高人体活动分析的准确性。
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公开(公告)号：CN109783213A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811621061.4
申请日：2018-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算环境下针对可靠性的工作流容错调度方法，首先，结合边缘环境下的计算资源特点，建立了资源故障及任务执行时间模型。然后，通过任务复制策略将多版本的任务复制到不同的计算资源节点，当主版本任务的资源节点失效，则其他资源节点上的副本任务依然能够得到执行。最后本发明还考虑了任务失败产生的执行时间延迟，结合优化的遗传算法，在保证边缘计算资源可靠性的前提下减少工作流的执行时间。
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公开(公告)号：CN106781508A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710110044.3
申请日：2017-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G08G1/0129 , G06F17/30303
Abstract: 本发明公开了一种Spark环境下基于多重相空间的短时交通流预测方法，包括以下步骤：步骤(1)：获取某个路段的实时车辆信息，并发送至数据库HBase中；步骤(2)：根据数据库HBase中存储的历史车辆信息，获取历史交通流数据并存储在数据库中；步骤(3)：在Spark环境下，构建多重相空间模型，结合历史交通流数据，运用该模型对下一个时段的交通流数据进行预测。采用本发明的技术方案，通过多对延迟时间和嵌入维度构建多重相空间以及大数据框架Spark技术，更加科学准确的实时预测下一时刻的交通流。
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公开(公告)号：CN109783213B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201811621061.4
申请日：2018-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种边缘计算环境下针对可靠性的工作流容错调度方法，首先，结合边缘环境下的计算资源特点，建立了资源故障及任务执行时间模型。然后，通过任务复制策略将多版本的任务复制到不同的计算资源节点，当主版本任务的资源节点失效，则其他资源节点上的副本任务依然能够得到执行。最后本发明还考虑了任务失败产生的执行时间延迟，结合优化的遗传算法，在保证边缘计算资源可靠性的前提下减少工作流的执行时间。
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