公开(公告)号：CN115168015A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210934594.8

申请日：2022-08-04

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  黄文港 ,  肖正 ,  段明星 ,  肖国庆 ,  唐卓 ,  周旭

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F9/54 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请涉及一种基于复制和去冗余的聚类调度方法、装置、存储介质和计算机程序产品，包括：获取处理目标任务的第一处理子队列，第一处理子队列中包括目标任务的缩略有向无环图的多个任务节点；基于缩略有向无环图的任务节点与目标任务的分区有向无环图的子任务节点的对应关系，将第一处理子队列分解为第二处理子队列；获取第二处理子队列中的各子任务节点的预估完成时间；发送第一通知信息，第一通知信息包括各子任务节点的预估完成时间，第一通知信息用于指示执行任务的处理器删除第一目标子任务节点，第一目标子任务节点为在执行任务的处理器上的预估完成时间，晚于第一通知信息中的预估完成时间的子任务节点。采用本方法能够提高调度效率。

公开(公告)号：CN114706687A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210426012.5

申请日：2022-04-22

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  翁万东 ,  肖正 ,  唐卓 ,  肖国庆 ,  段明星 ,  周旭 ,  廖清

IPC: G06F9/50 ,  G06F16/901

Abstract: 本申请涉及一种计算任务的分配方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取计算任务对应的第一数量个计算图以及各计算子任务之间的流转关系；计算每个边界计算子任务的关键关系增益，关键关系增益包括第一增益和第二增益；根据各边界计算子任务的第一增益和第二增益调整边界计算子任务至其他计算图，获得新的第一数量个计算图；若新的第一数量个计算图存在新的边界计算子任务，返回确定每个边界计算子任务的关键关系增益的步骤，直至获得的新的第一数量个计算图不存在新的边界计算子任务，并将每次获得第一数量个计算图之间的关键关系数量最小的第一数量个计算图，分配至对应的计算设备。采用本方法能够满足实时应用要求，减少通信延时。

公开(公告)号：CN113704309A

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202111028053.0

申请日：2021-09-02

Applicant: 湖南大学

Inventor： 周旭 ,  李博仁 ,  李肯立 ,  翁同峰 ,  陈岑 ,  肖国庆 ,  阳王东

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/2453 ,  G06F16/27

Abstract: 本申请涉及一种图数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待处理二部图，待处理二部图包括第一顶点集和第二顶点集，第一顶点集中包括各第一顶点，第二顶点集中包括各第二顶点；分别匹配各第一顶点对应的共享邻居，确定各第一顶点以及共享邻居对应的二跳邻居，且第一顶点与共享邻居连接，共享邻居与二跳邻居连接；根据各第一顶点与对应的共享邻居，分别计算包含各第一顶点与对应的二跳邻居的最小非平凡子图的数量；基于各最小非平凡子图的数量，确定各第一顶点与对应的二跳邻居之间的稠密关系。采用本申请实施例的方法，能够有效提高二部图的处理效率。

公开(公告)号：CN113627765A

公开(公告)日：2021-11-09

申请号：CN202110877549.9

申请日：2021-08-01

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  谢缘 ,  段明星 ,  周旭 ,  刘楚波 ,  唐卓 ,  阳王东

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明公开了一种基于用户满意度的分布式空间众包任务分配方法，其在固定时间间隔内接收到多个任务分配请求后，将所有众包工人和任务涉及的预定地理范围划分为多个等大小的子区域，获取得到的每个子区域范围内每个众包工人的位置信息、历史服务任务信息、可达服务范围、技能信息、单位成本，以及每个任务的位置信息、技能要求、任务预算，对每个子区域而言，根据区域内的众包工人和任务信息，获取该子区域中每个众包工人对每个任务的满意度，并根据该满意度得到每个任务的初始分配结果，针对每个子区域而言，根据得到的该子区域中的初始分配结果构建博弈模型，以使该子区域中的所有众包工人达到纳什均衡状态，并进而得到该子区域的最终分配结果。

公开(公告)号：CN113542171A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110782131.X

申请日：2021-07-12

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李肯立 ,  叶文华 ,  周旭 ,  刘楚波 ,  陈岑 ,  肖国庆 ,  阳王东

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN和组合多种高阶谱特征图像的调制样式识别方法，包括：接收来自信号源的射频信号，对该射频信号进行模数转换，以得到数字信号，对该数字信号先后进行数字下变频和滤波处理，以得到I/Q数据，对I/Q数据进行预处理，以得到组合高阶谱图像，获取得到的I/Q数据的信噪比，并判断该信噪比是否大于等于预设阈值，如果是则将得到的组合高阶谱图像输入训练好的第一卷积神经网络模型，以得到调制样式识别结果。本发明针对信号在不同信噪比下各高阶谱特性差异较大，本发明训练了两个卷积神经网络模型，提高了鲁棒性，并能对BPSK、QPSK、8PSK、16APSK、32APSK、16QAM、32QAM等信号进行调制样式识别。

公开(公告)号：CN110263707B

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN201910531711.4

申请日：2019-06-19

Applicant: 湖南大学

Inventor： 陈鸿 ,  李克勤 ,  阳王东 ,  刘楚波 ,  李肯立 ,  吴帆 ,  周旭 ,  谭光华

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请具体涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：通过获取待识别图像，并将待识别图像输入训练完成的深度卷积神经网络；其中深度卷积神经网络通过在卷积层进行数据并行，而在全连阶层进行模型并行的训练方案训练获得。本申请图像识别方法通过在深度卷积神经网络的训练过程中，通过在卷积层采取数据并行，在全连接层进行模型并行的训练方法，通过多重并行训练缩短有效地缩短了深度卷积神经网络的训练周期，进而整体提高了图像识别过程的处理效率。

公开(公告)号：CN110417745B

公开(公告)日：2021-09-03

申请号：CN201910593382.6

申请日：2019-07-03

Applicant: 长沙学院 ,  湖南大学

Inventor： 杨志邦 ,  钟凯 ,  李方敏 ,  周旭 ,  刘楚波 ,  肖国庆 ,  李克勤

IPC: H04L29/06 ,  H04L12/40

Abstract: 本发明公开了一种支持ModbusTCP低延时处理的规则匹配方法，属于工业防火墙技术领域。本发明包括：接收ModbusTCP协议数据包，对该ModbusTCP协议数据包进行解析，并根据解析结果判断该ModbusTCP协议数据包是否包括有至少一个操作字段，如果是则使用预先构建好的决策树对得到的解析结果进行匹配处理，以得到最终的匹配结果。操作字段包括功能码字段、子功能码字段、访问类型字段、寄存器地址字段、以及寄存器值字段。本发明通过构造一棵决策树，将规则文件中的所有规则放入决策树中的对应位置，然后对ModbusTCP数据包进行过滤处理，从而解决了现有工控防火墙机制存在的匹配时间长的技术问题。

公开(公告)号：CN110245151B

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN201910460558.0

申请日：2019-05-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 周旭 ,  桂彧 ,  肖国庆 ,  曾一夫 ,  陈建国 ,  李肯立 ,  李克勤

IPC: G06F16/2453

Abstract: 本申请涉及一种数据点组查询方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：从待查询数据集中确定分层最小支配图点，分层最小支配图点被少于预设的数据点组大小的数据点所支配；当数据点组大小不大于分层最小支配图点中天际线点的数量时，获取数量不超过数据点组大小的天际线点，生成天际线点候选组；当天际线点候选组的大小小于数据点组大小时，根据天际线点候选组中候选组点的直接子集，对天际线点候选组进行扩充，得到扩充候选组；其中，直接子集包括天际线点候选组中的候选组点的直接支配点；当扩充候选组的大小等于数据点组大小时，根据扩充候选组得到点组查询结果。采用本方法能够提高数据点组的查询效率。

公开(公告)号：CN111198696B

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN201911388983.X

申请日：2019-12-30

Applicant: 湖南大学

Inventor： 唐卓 ,  蒋冰婷 ,  李肯立 ,  肖雄 ,  朱锦涛 ,  李文 ,  阳王东 ,  周旭 ,  刘楚波 ,  曹嵘晖

IPC: G06F8/61 ,  G06F9/455 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于裸机服务器的OpenStack大规模部署方法，以帮助产品化OpenStack实现大规模快速部署，本发明具有三个主要功能：第一是裸机服务器的管理，即可以使用PXE自动化为服务器安装操作系统，并自动将服务器配置为可部署状态；第二，其可以将OpenStack组件打包为容器镜像，并开发专用的自动构建服务以自动将源代码打包到一键式安装包中；第三，其通过ansible脚本，该方法可以智能地部署和维护OpenStack组件。本发明构建了完整的云产品管理系统的总体结构和主要组件。最终目标是将单个节点部署为群集服务。通过裸机管理，可以将物理服务器配置为群集部署的最佳选择，显著的提升了部署效率与部署的成功率。

公开(公告)号：CN110162716B

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN201910421573.4

申请日：2019-05-21

Applicant: 湖南大学

Inventor： 周旭 ,  罗文晟 ,  曾一夫 ,  陈建国 ,  姜文君 ,  李肯立 ,  李克勤

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于社区检索的影响力社区搜索方法，通过启发式方法设置权重的初始阈值对网络进行筛选生成子图从而减小其规模达到减少计算成本的目的；在子图的基础上通过生成树判断关键节点的连通性，从而统计社区数量；对于不满足查询条件的阈值，对其进行增量迭代直至其满足查询条件；最后根据查询条件渐进的输出影响力最大社区，避免了重复的枚举社区数目。本发明弥补了现有社区检索技术方面的不足，但保留了其优势，使得社区检索技术变得完美：第一，通过渐进的输出结果有效地减少了重复计算，节省了计算成本；第二，充分考虑了相同权重节点对社区检索的影响，在不影响其检索性能的同时打破了权重的限制条件，扩大了其使用范围。