公开(公告)号：CN110809275A

公开(公告)日：2020-02-18

申请号：CN201911085727.3

申请日：2019-11-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘漳辉 ,  郑勇杰 ,  陈星 ,  黄引豪 ,  郭莹楠

IPC: H04W16/18 ,  H04W16/22 ,  H04W64/00 ,  H04W84/10

Abstract: 本发明涉及一种基于无线城域网的微云节点放置方法。在无线城域网中选取K接入点放置微云节点，将粒子直接编码为接入点序号，基于粒子群优化算法，先通过随机初始化一批粒子，通过适应度函数计算每个粒子的适应度值，记为该粒子的自身粒子最优值，同时选出其中适应度值最优的个体为种群最优粒子，并将该粒子的适应度值记为种群粒子最优值，同时在每一次迭代时将粒子通过变异操作与对优秀个体的交叉操作得到新的粒子，并选出每个粒子的自身最优值，与种群粒子最优值，进入下一代，重复迭代至预设阈值次数，完成微云节点的放置搜索。本发明通过优化微云节点放置，更好地减小用户任务的平均响应时间，得到高效率、低延迟的服务。

公开(公告)号：CN110968761B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN201911196582.4

申请日：2019-11-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈星 ,  郭莹楠 ,  杨植 ,  郑勇杰 ,  陈晓娜

IPC: G06F16/951

Abstract: 本发明涉及一种网页结构化数据自适应提取方法，首先封装抽取模板，根据抽取模板判断目标网页的结构是否改变，若未改变则根据抽取模板中的数据的路径找到目标网页中的数据；若目标网页的结构改变，则计算抽取模板指定区域和目标网页所有区域的相似度，取相似度最高的区域作为候选区域，进行候选区域内数据项的映射，对每个数据项对应节点和目标网页中所有文本内容不为空的节点进行相似度计算，每个数据项对应相似度最高的节点。本发明在网页结构变化后仍然能够正确抽取出目标数据。

公开(公告)号：CN110968761A

公开(公告)日：2020-04-07

申请号：CN201911196582.4

申请日：2019-11-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈星 ,  郭莹楠 ,  杨植 ,  郑勇杰 ,  陈晓娜

IPC: G06F16/951

Abstract: 本发明涉及一种网页结构化数据自适应提取方法，首先封装抽取模板，根据抽取模板判断目标网页的结构是否改变，若未改变则根据抽取模板中的数据的路径找到目标网页中的数据；若目标网页的结构改变，则计算抽取模板指定区域和目标网页所有区域的相似度，取相似度最高的区域作为候选区域，进行候选区域内数据项的映射，对每个数据项对应节点和目标网页中所有文本内容不为空的节点进行相似度计算，每个数据项对应相似度最高的节点。本发明在网页结构变化后仍然能够正确抽取出目标数据。

公开(公告)号：CN110033076B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN201910317130.0

申请日：2019-04-19

Applicant: 福州大学

Inventor： 於志勇 ,  黄引豪 ,  陈星 ,  郑勇杰 ,  黄志豪

IPC: G06N3/00 ,  G06N3/12 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种混合云环境下面向代价优化的工作流数据布局方法。首先，进行混合云环境下面向代价优化的科学工作流数据布局问题建模，将问题目标形式化得到目标函数；其次，对遗传粒子进行问题编码，实现粒子到数据布局策略的一一对应关系；再而，基于目标函数设计适应度函数来评价粒子优劣；最后，基于适应度函数，初始化种群并根据GAPSO的粒子更新策略对粒子种群不断更新迭代从而求得近似最优解。本发明方法可以有效降低混合云环境下科学工作流的执行代价。

公开(公告)号：CN110809275B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN201911085727.3

申请日：2019-11-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 刘漳辉 ,  郑勇杰 ,  陈星 ,  黄引豪 ,  郭莹楠

IPC: H04W16/18 ,  H04W16/22 ,  H04W64/00 ,  H04W84/10

Abstract: 本发明涉及一种基于无线城域网的微云节点放置方法。在无线城域网中选取K接入点放置微云节点，将粒子直接编码为接入点序号，基于粒子群优化算法，先通过随机初始化一批粒子，通过适应度函数计算每个粒子的适应度值，记为该粒子的自身粒子最优值，同时选出其中适应度值最优的个体为种群最优粒子，并将该粒子的适应度值记为种群粒子最优值，同时在每一次迭代时将粒子通过变异操作与对优秀个体的交叉操作得到新的粒子，并选出每个粒子的自身最优值，与种群粒子最优值，进入下一代，重复迭代至预设阈值次数，完成微云节点的放置搜索。本发明通过优化微云节点放置，更好地减小用户任务的平均响应时间，得到高效率、低延迟的服务。

公开(公告)号：CN110033076A

公开(公告)日：2019-07-19

申请号：CN201910317130.0

申请日：2019-04-19

Applicant: 福州大学

Inventor： 於志勇 ,  黄引豪 ,  陈星 ,  郑勇杰 ,  黄志豪

IPC: G06N3/00 ,  G06N3/12 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种混合云环境下面向代价优化的工作流数据布局方法。首先，进行混合云环境下面向代价优化的科学工作流数据布局问题建模，将问题目标形式化得到目标函数；其次，对遗传粒子进行问题编码，实现粒子到数据布局策略的一一对应关系；再而，基于目标函数设计适应度函数来评价粒子优劣；最后，基于适应度函数，初始化种群并根据GAPSO的粒子更新策略对粒子种群不断更新迭代从而求得近似最优解。本发明方法可以有效降低混合云环境下科学工作流的执行代价。