公开(公告)号：CN119820608A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510268402.8

申请日：2025-03-07

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 熊志强 ,  徐锦凡 ,  肖志威 ,  谢才龙 ,  习志鹏

IPC: B25J15/00 ,  B25J19/00 ,  B25J13/08

Abstract: 本发明属于仿生触觉感知技术领域，具体的说是一种具有触觉感知功能的气动软体仿生手及触觉感知方法，包括感知部、安装部、清洁机构、存储机构和供给机构；感知部包括仿生贴和感知件，感知件固定安装在仿生贴的外壁；安装部包括容纳框和安装框，安装框固定安装在容纳框的内壁，容纳框的外壁与仿生贴的外壁贴合；清洁机构包括驱动件、张紧辊和清洁带，张紧辊转动安装在容纳框的内壁，且设置有多个，通过多个张紧辊张紧清洁带，清洁带的上端延伸至容纳框的上侧；通过上述结构配合对感知件的信号采集端擦拭，防止灰尘、油脂、汗液等污染物附着在感知件表面，阻碍信号采集，清洁后，感知件能更敏锐地捕捉细微触觉变化。

公开(公告)号：CN119358931A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411467217.3

申请日：2024-10-21

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  邹文锋 ,  孟媛 ,  蒋明 ,  李好 ,  戴钰 ,  肖志威

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q10/0639 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种智能任务规划与调度系统，特别涉及一种基于卷积神经网络的自适应智能任务规划与调度系统，包括数据输入模块、特征提取模块、强化学习优化模块、任务规划模块和调度执行模块，数据输入模块与特征提取模块相连，特征提取模块与强化学习优化模块相连，强化学习优化模块与任务规划模块相连，任务规划模块与调度执行模块相连。利用卷积神经网络的强大特征提取能力，能够自动从复杂多变的任务数据中提取关键特征，为任务规划与调度提供精准的数据支持。通过强化学习算法对任务规划与调度策略进行优化，能够自动适应动态变化的环境，提高任务执行的效率和效果。

公开(公告)号：CN118982050A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202411119366.0

申请日：2024-08-15

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  董宇 ,  刘亚荣 ,  甘玉生 ,  肖志威

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种云平台负载预测方法及系统，涉及云平台负载预测技术领域，包括获取多维负载数据建立样本集；对多维负载数据进行分解，获取若干模态分量；预先建立云平台负载预测模型，并通过AJSO算法对云平台负载预测模型进行优化；将若干模态分量输入优化后的云平台负载预测模型，获取云平台负载数据预测值，对云平台负载数据预测值进行逆归一化处理，获取预测结果。本发明通过分解负载数据与预测模型优化的方式使得云平台负载情况预测更加精准。

公开(公告)号：CN118860519A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410998163.7

申请日：2024-07-24

Applicant: 桂林理工大学

Inventor： 谢晓兰 ,  黄瑞泽 ,  刘亚荣 ,  郭强 ,  肖志威

IPC: G06F9/445 ,  G06F9/54

Abstract: 本发明涉及移动边缘计算技术领域，公开了一种任务卸载方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取MEC场景中多个不同用户设备上待执行的任务；构建本地执行各用户设备上待执行的任务的第一任务执行模型、将待执行的任务从用户设备传输至边缘服务器的任务传输模型、边缘服务器执行所有待执行的任务的第二任务执行模型、包含所有用户设备上待执行的任务的多队列模型，且该模型根据用户设备上待执行的任务、第一任务执行模型和/或第二任务执行模型已执行的任务动态变化；将上述模型组合形成用于表征MEC场景下的任务卸载问题的MEC模型，基于DQN算法对MEC模型进行求解，得到任务卸载策略，以实现长期任务卸载过程中任务的处理。