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公开(公告)号：CN113361113A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110646231.X
申请日：2021-06-09
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F119/06 , G06F119/10
Abstract: 一种能耗可调的高铁转向架孪生数据分配方法，包括如下步骤：建立边缘计算与云计算结合的数据处理模型：将高铁转向架孪生数据划分为两部分，按照最小化能耗的原则将这两部分数据分别分配到边缘结点和云计算中心；基于建立的数据处理模型，计算出边缘计算与云计算分别产生的能量消耗，进而得到总的能量消耗，计算出能量消耗最小时高铁转向架孪生数据的分配比例；根据计算获得的分配比例划分高铁转向架孪生数据，并且将对应部分的孪生数据分别发送给边缘结点和云计算中心进行计算。本发明通过引入能耗调节参数，控制高铁转向架孪生数据分配过程中的能耗，有利于充分发挥边缘计算和云计算各自优势，实现能耗可调的计算任务分配。
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公开(公告)号：CN110049507B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201910367715.3
申请日：2019-05-05
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了无线内容分发网络中基于鞅理论的最优缓冲资源分配方法。首先确定缓冲中的积压长度、缓冲区容量、数据到达速率和服务速率之间的关系。运用鞅理论，确定缓冲区溢出概率表达式。给定每个服务用户能容忍的最大缓冲区溢出概率，确定每个服务用户需要的最小缓冲区容量。根据中间节点贡献的缓冲区容量与服务的用户需要的最小缓冲区容量关系，确定用户与边缘设备的连接关系，从而构建最小化缓冲区溢出概率和的优化问题，用注水法，确定最优的缓冲资源分配方案。降低了中间节点缓冲区溢出的概率，提高内容分发的效率，进一步提升无线内容分发网络的分发性能。
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公开(公告)号：CN110753101B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910976477.6
申请日：2019-10-15
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了在边缘计算中低能耗的计算结点选择和计算任务分配方法。首先确定计算任务量与时延违反概率之间的关系。当给定时延违反概率后，确定每个结点在规定的时间内能处理的最大计算量。当需要完成的计算任务的总计算量小于周围结点能提供的最大计算量总和时，给出一种低能耗的计算结点选择和计算任务分配方法，进一步降低边缘计算的能耗。若需要完成的计算任务的总计算量大于周围结点能提供的最大计算量总和时，该任务无法完成，丢弃该任务。本发明在满足时延违反概率和总计算量的前提下，能够有效降低边缘计算的能量消耗。
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公开(公告)号：CN111091187A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911171220.X
申请日：2019-11-26
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的离散BAM神经网络系统，包括封装于FPGA的地址选择模块AddSel、权值矩阵存储与读取模块SRAM、HADAMARD预处理模块hdm以及联想回忆诊断模块Matrix；权值矩阵存储与读取模块SRAM串行存储、读取BAM神经网络系统得到的权值矩阵；地址选择模块AddSel选择权值读、写过程中的地址；HADAMARD预处理模块hdm用于对输入向量的HADAMARD预处理；联想回忆诊断模块Matrix规范化处理BAM神经网络在线联想回忆诊断过程以及结果。相比较传统利用软件程序进行BAM神经网络计算，采用本方法不需要占用CPU，并且获得比软件计算更快的速度，抗干扰性更强。
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公开(公告)号：CN111010659A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911333941.6
申请日：2019-12-20
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 下行NOMA两用户环境中最优的无人机部署方法，包括以下步骤：S1：首先建立最大化两用户和速率的优化问题，以功率和不大于无人机能提供的总功率且每个用户的速率均大于可实现速率阈值为约束条件；S2：对优化问题进行简化，给出简化后的等价问题；S3：根据等价问题求出最优无人机位置的横坐标；S4：检验得到的最优无人机位置的横坐标。通过这种方法获得的最优无人机位置，可以得到最大化的两用户传输和速率，进一步提高无人机在下行NOMA环境中的通信效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110049507A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910367715.3
申请日：2019-05-05
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供了无线内容分发网络中基于鞅理论的最优缓冲资源分配方法。首先确定缓冲中的积压长度、缓冲区容量、数据到达速率和服务速率之间的关系。运用鞅理论，确定缓冲区溢出概率表达式。给定每个服务用户能容忍的最大缓冲区溢出概率，确定每个服务用户需要的最小缓冲区容量。根据中间节点贡献的缓冲区容量与服务的用户需要的最小缓冲区容量关系，确定用户与边缘设备的连接关系，从而构建最小化缓冲区溢出概率和的优化问题，用注水法，确定最优的缓冲资源分配方案。降低了中间节点缓冲区溢出的概率，提高内容分发的效率，进一步提升无线内容分发网络的分发性能。
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公开(公告)号：CN108844662A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810955492.8
申请日：2018-08-21
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种数控机床电气柜状态评估方法，该方法基于机床实时工况，在线监测电气柜温度数据，提取敏感特征，构建模糊神经网络，在线建立数控机床电气柜状态评估模型，具有较高的实时性和实用性。根据电气柜工作状态评估结果合理评估电气柜内元器件的老化程度，找到性能退化元器件视情维护，若发生异常状况，系统发出报警信号，停机检修。
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公开(公告)号：CN119150131A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411165798.5
申请日：2024-08-23
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/2415 , G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/385 , G01R31/389 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于集成深度学习的锂离子电池荷电状态预测方法、存储介质、设备及计算机程序产品，包括：收集锂离子电池在不同运行工况下的锂离子电池可测变量数据，将其进行预处理，并采用安时积分法计算锂离子电池的荷电状态；基于锂离子电池的电压、电流与荷电状态之间的互信息计算锂离子电池的平均电压和平均电流，从而构建锂离子电池可测变量五元组，并为每个锂离子电池可测变量五元组添加荷电状态标签；建立深度学习网络，即卷积对抗自编码网络，并通过卷积对抗自编码网络提取锂离子电池可测变量五元组的空间特征；构建集成学习网络，将提取的空间特征作为集成学习网络的输入，预测出锂离子电池荷电状态，实现了锂离子电池荷电状态的高精度预测。
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公开(公告)号：CN112949192B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110253368.9
申请日：2021-03-05
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/10
Abstract: 本发明涉及一种确定性重采样粒子滤波的混凝土冻融寿命预测方法，针对标准粒子滤波存在粒子多样性匮乏而导致的预测精度下降问题，从重采样技术改进的角度出发，提出的混凝土冻融寿命预测方法中，确定性重采样算法考虑了粒子状态值，增加了粒子空间分布信息，在保证粒子原始分布的同时，通过粒子空间采样对小权值粒子进行融合，因此小权值粒子不会被抛弃，克服了粒子多样性匮乏现象，提升了寿命预测精度。
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公开(公告)号：CN111212003B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010092945.6
申请日：2020-02-14
Applicant: 南京工程学院
IPC: H04L25/02 , H04B17/364 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种适于智慧医疗的信道均方根时延扩展预测方法，包括：(1)模拟智慧医疗的多种场景，对实际环境中发送和接收天线之间的信道进行测量，(2)计算实测信道的均方根时延扩展，(3)利用实测所得均方根时延扩展对基于多层前馈神经网络的信道均方根时延扩展模型进行训练和参数提取，(4)使用均方根时延扩展模型和提取出的模型参数预测智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性。本发明能够精确地估计多种较短距离智慧医疗场景下的信道均方根时延扩展特性，考虑了收发天线之间距离、收发天线高度、不同环境和传播情况的因素，且具有较好的扩展性和通用性，对智慧医疗中通信系统信号和算法设计以及网络部署都有重要的实际价值。
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