公开(公告)号：CN119440822A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411489941.6

申请日：2024-10-24

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 徐悦甡 ,  韩海斌 ,  陈路路 ,  赵新奎 ,  黑蕾 ,  米国良 ,  李瑞

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于异构图神经网络的细粒度微服务资源预测方法，涉及资源预测领域，用以提高在微服务资源预测问题上的准确度。本发明对微服务的物理节点和容器两个维度的资源利用率序列编码得到初始隐藏状态，输入到异构图神经网络进行调整，对调整后的隐藏状态进行解码得到资源预测结果；异构图神经网络根据异构图进行构建，该异构图以微服务的物理节点和容器分别作为异构节点，以物理节点和容器之中存在的关系作为边。本发明提高了微服务资源预测的准确性和普适性。

公开(公告)号：CN119094309A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411306276.2

申请日：2024-09-19

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 徐悦甡 ,  何晓宇 ,  米国良 ,  黑蕾 ,  谢元洋 ,  陈路路 ,  李瑞

IPC: H04L41/0273 ,  G06N3/126 ,  H04L41/50 ,  H04L41/5054 ,  H04L41/14 ,  H04L67/10

Abstract: 本发明公开了一种云原生环境下的微服务部署方法和系统，涉及云原生技术领域，用以更为快速和全面地部署微服务。本发明先构建微服务部署模型，该微服务部署模型中包含多个优化目标；利用快速可行解优化算法优化出所述微服务部署模型中的一个优化目标；利用多目标优化算法优化所述服务部署模型的所有优化目标，所述多目标优化以所述快速可行解优化算法优化出的优化目标为初始解。本发明不仅在多个目标上实现优化，提升系统性能和资源利用率，还加速了优化过程，适用于大规模复杂的微服务场景。

公开(公告)号：CN118483655A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410561655.X

申请日：2024-05-08

Applicant: 西安电子科技大学 ,  中国电子科技集团公司第五十四研究所 ,  陆军装备部驻北京地区军事代表局驻石家庄地区第一军事代表室

Inventor： 黄子纯 ,  刘伟强 ,  董春曦 ,  陈莉 ,  员建厦 ,  张玲 ,  张岐坦 ,  苏召 ,  陈路路 ,  张学军 ,  周云 ,  李宝莲

IPC: G01S7/02 ,  G01S7/36 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的雷达干扰对抗态势预测方法，主要解决现有贝叶斯网络对专家经验依赖性过强，单一结构的神经网络对大量时间序列数据处理速度慢，且未考虑实际场景中干扰机会根据雷达的工作状态调整干扰策略的问题。其实现方案是：构建雷达工作参数及工作模式数据集和有源干扰样式数据集，并将雷达工作模式加入有源干扰样式数据集中；构建Transformer‑LSTM网络并利用训练集对其进行训练，使用训练好的网络预测雷达干扰对抗态势。本发明能并行处理整个序列，提升了计算效率和全面性；同时将雷达工作模式纳入有源干扰样式数据集中，更加符合实际，进一步提升系统的预测适用性，可用于机器学习、深度学习及干扰信号分析。