-
公开(公告)号：CN110647403B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911049702.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种多用户MEC系统中的云端计算资源分配方法，基于移动用户的任务信息以及移动用户与MEC服务器之间的信道信息，以收益最大化为目标建立误工损失模型，不计入任务等待时间，利用误工损失模型中的函数剔除完成时间大于等于截止期限的任务，对剩余任务进行EDD排序，再利用分支定界法确定执行次序，MEC服务器根据执行次序执行完成时间小于截止期限的任务，并获取最大化收益，本发明以收益最大化为目标，将MEC服务器误工最小化问题建模成以任务执行次序为优化变量的最优化问题，并建立误工损失模型，提出了一种基于分支定界法的排序算法来寻找该问题的最优解，在满足卸载任务的截止期限的同时，尽可能拒绝造成损失较小的任务，以实现收益最大化。
-
公开(公告)号：CN111371877A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010128491.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种异构联盟链的共识方法，在PBFT算法的基础上，结合RAFT算法，并使用了分层的结构，不仅有效降低节点之间数据传输的通信开销，使其更适合应用于设备数量大，通信复杂的工业物联网中；而且能够使区块链中参与共识的节点数量得到扩展，增加了可扩展性；此外，增加监督机制和重启机制，从而增加了容错率，保持了安全性，以满足医疗领域下的信息交互需求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115784226A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211705097.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种强流脉冲电子束调控石墨显微结构及储锂性能的方法，先选择天然石墨或人造石墨材料；再将装有天然石墨或人造石墨不锈钢壳体，放置在电子束平台，开启设备，开启真空系统，当真空度达到指定值，依次开启磁场、火花源和阴极高压，使强流脉冲电子束直接辐照天然石墨或人造石墨，完成石墨改性。本发明使用强电流脉冲电子束改性天然石墨或人造石墨，增加了储锂活性位点，使得锂离子的嵌入和脱嵌更加顺畅，增强了锂离子的快速传递和电荷储存能力，突破了石墨因结构限制其储锂容量和倍率性能提升的瓶颈。克服了溶剂化锂离子共嵌入而导致电极材料失效的问题，锂离子在电极内部穿梭的阻力变小，体积膨胀小，循环性能相对稳定，解决了天然石墨和人造石墨充放电循环稳定性下降难题。
-
公开(公告)号：CN111371877B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202010128491.3
申请日：2020-02-28
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种异构联盟链的共识方法，在PBFT算法的基础上，结合RAFT算法，并使用了分层的结构，不仅有效降低节点之间数据传输的通信开销，使其更适合应用于设备数量大，通信复杂的工业物联网中；而且能够使区块链中参与共识的节点数量得到扩展，增加了可扩展性；此外，增加监督机制和重启机制，从而增加了容错率，保持了安全性，以满足医疗领域下的信息交互需求。
-
公开(公告)号：CN111988321A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010853569.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的联盟链异常检测系统及其检测方法，该检测方法将该检测系统布置到基于PBFT共识算法的联盟链网络中，根据PBFT共识过程中单节点prepare阶段和commit阶段的时间间隔数据，首先确定联盟链网络中是否存在异常节点，若存在异常节点，则进一步确定异常节点，可以快速准确的检测出联盟链网络中是否存在异常节点；采用两次异常检测，确保确定联盟链中异常节点的情况下，减少该异常检测系统的资源占用，第一次异常检测通过单节点的数据检测联盟链网络中是否存在异常节点，第二次的异常检测确定联盟链中异常的节点；该系统在保证检测有效性和可靠性前提下，充分考虑了资源占用的问题，并降低了该检测系统的资源占用。
-
公开(公告)号：CN111988321B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202010853569.8
申请日：2020-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的联盟链异常检测系统及其检测方法，该检测方法将该检测系统布置到基于PBFT共识算法的联盟链网络中，根据PBFT共识过程中单节点prepare阶段和commit阶段的时间间隔数据，首先确定联盟链网络中是否存在异常节点，若存在异常节点，则进一步确定异常节点，可以快速准确的检测出联盟链网络中是否存在异常节点；采用两次异常检测，确保确定联盟链中异常节点的情况下，减少该异常检测系统的资源占用，第一次异常检测通过单节点的数据检测联盟链网络中是否存在异常节点，第二次的异常检测确定联盟链中异常的节点；该系统在保证检测有效性和可靠性前提下，充分考虑了资源占用的问题，并降低了该检测系统的资源占用。
-
公开(公告)号：CN110647403A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201911049702.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开一种多用户MEC系统中的云端计算资源分配方法，基于移动用户的任务信息以及移动用户与MEC服务器之间的信道信息，以收益最大化为目标建立误工损失模型，不计入任务等待时间，利用误工损失模型中的函数剔除完成时间大于等于截止期限的任务，对剩余任务进行EDD排序，再利用分支定界法确定执行次序，MEC服务器根据执行次序执行完成时间小于截止期限的任务，并获取最大化收益，本发明以收益最大化为目标，将MEC服务器误工最小化问题建模成以任务执行次序为优化变量的最优化问题，并建立误工损失模型，提出了一种基于分支定界法的排序算法来寻找该问题的最优解，在满足卸载任务的截止期限的同时，尽可能拒绝造成损失较小的任务，以实现收益最大化。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.023 seconds)
