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公开(公告)号：CN105955795B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610247620.4
申请日：2016-04-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向绿色云计算的虚拟机迁移方法，该方法从云数据中心的服务器部署及温控模式的实际情况，与物理引力相关概念结合，定义了物理节点与虚拟机之间的逻辑引力、修正因子、修正引力等概念。逻辑引力实现将虚拟机有序聚集到某一个或相邻区域的数据节点上，以便关闭空闲节点；修正因子实现局部过热的数据节点上的虚拟机扩散，以便稳定系统，防止节点系统崩溃或损坏；修正引力按照云数据中心的热量分布情况以散热性能优先策略，将虚拟机优先向数据节点散热性能较好处汇聚，以实现热量分布平衡，避免机架散热性能较差的部分发生过热。本发明显著降低数据中心能耗，聚集虚拟机，关闭部分计算节点及其相关制冷节点，从而尽可能节省能耗。
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公开(公告)号：CN106528614B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610866361.3
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9537
Abstract: 一种移动社交网络中用户的地理位置预测方法，若待进行位置预测的目标用户为老用户，采用衰减函数和前缀树结构的混合模式进行位置预测，若目标用户为新用户，只采用衰减函数对其下一个点的位置进行预测。将目标用户建立的衰减函数和前缀树结构混合后进入评分子系统，评分子系统计算出目标用户下一步可能到达的位置点，将得分概率最高的前三个点对目标进行位置预测，并且把该位置预测信息传递给目标用户，目标用户针对预测信息的好坏，发送反馈信息给反馈子系统，根据目标用户的反馈信息重新计算位置预测参数并传递给评分子系统，经反复迭代，直到找到当前适合目标用户的最优位置预测参数，最终预测出一个当前最优的地理位置。
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公开(公告)号：CN108959427A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810594762.7
申请日：2018-06-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/4604 , G06K9/6232 , G06K2009/6237
Abstract: 一种基于经验拟合的局部敏感哈希图像检索参数优化方法，包括如下步骤：S1、定义局部敏感哈希函数族H；S2、设k为局部敏感哈希函数的个数，L为哈希索引表的个数，当L，r，w的值确定时，计算出k值；S3、从H中取k个函数，定义k维局部敏感哈希函数族G；S4、从G中取L个哈希函数，建立L张哈希索引表。本发明通过回归分析的方法得到了一个局部敏感哈希图像检索参数优化的经验公式，使用该经验公式能够有效地减少计算步骤，降低算法参数优化的复杂度，提高算法运行效率。同时，本发明接近理论最优，能使算法获得较高的F1，从而获得优良的算法性能。
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公开(公告)号：CN106528614A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610866361.3
申请日：2016-09-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3087
Abstract: 一种移动社交网络中用户的地理位置预测方法，若待进行位置预测的目标用户为老用户，采用衰减函数和前缀树结构的混合模式进行位置预测，若目标用户为新用户，只采用衰减函数对其下一个点的位置进行预测。将目标用户建立的衰减函数和前缀树结构混合后进入评分子系统，评分子系统计算出目标用户下一步可能到达的位置点，将得分概率最高的前三个点对目标进行位置预测，并且把该位置预测信息传递给目标用户，目标用户针对预测信息的好坏，发送反馈信息给反馈子系统，根据目标用户的反馈信息重新计算位置预测参数并传递给评分子系统，经反复迭代，直到找到当前适合目标用户的最优位置预测参数，最终预测出一个当前最优的地理位置。
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公开(公告)号：CN106231647A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610658165.7
申请日：2016-08-11
Applicant: 南京邮电大学盐城大数据研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在移动网络中进行副本分发的方法，采用了市场供需关系来确定转发副本的单位价格和转发副本数量。本发明提出了两种基于市场供需关系的机会网络多副本路由方法，分别称为单中继副本分发方法和多中继副本分发方法。在单中继副本分发方法中，源节点每次仅选择一个中继节点作为转发对象，适用于节点移动模式具有相似性的网络中；在多中继副本分发方法中，源节点每次可选择多个中继节点作为转发对象，适用于节点移动模式多样的网络中。本发明所述基于市场供需关系的激励相容机会式副本分发方法是有利的，最大化源节点效用的和激励相容的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105955795A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610247620.4
申请日：2016-04-20
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D10/24 , Y02D10/26 , Y02D10/28 , G06F9/45558 , G06F9/4856 , G06F2009/4557
Abstract: 本发明公开了一种面向绿色云计算的虚拟机迁移方法，该方法从云数据中心的服务器部署及温控模式的实际情况，与物理引力相关概念结合，定义了物理节点与虚拟机之间的逻辑引力、修正因子、修正引力等概念。逻辑引力实现将虚拟机有序聚集到某一个或相邻区域的数据节点上，以便关闭空闲节点；修正因子实现局部过热的数据节点上的虚拟机扩散，以便稳定系统，防止节点系统崩溃或损坏；修正引力按照云数据中心的热量分布情况以散热性能优先策略，将虚拟机优先向数据节点散热性能较好处汇聚，以实现热量分布平衡，避免机架散热性能较差的部分发生过热。本发明显著降低数据中心能耗，聚集虚拟机，关闭部分计算节点及其相关制冷节点，从而尽可能节省能耗。
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公开(公告)号：CN102929989B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210401517.2
申请日：2012-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种地理空间数据在云计算平台上的负载均衡方法，其特征是：对地理空间数据进行希尔伯特空间填充曲线排序，根据地理空间数据所划分的数据块和云平台处理时映射节点的数量，对数据块进行采样，得到采样数据块；然后对采样数据块进行判断是否适合使用均值法，若适合则直接求解划分，不适合则再判断是否适合使用回溯法，若适合则直接求解划分，不适合则按照二分法，将采样数据块和映射节点数分成两部分，对每一部分重复上面的操作，直到所有的采样数据块对应分配到各个映射节点为止。最后，将各采样数据块所对应的相邻数据块分配给各个映射节点进行处理。
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公开(公告)号：CN102882981B
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201210400650.6
申请日：2012-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种对等结构云平台下节点任务的负载均衡方法，将各个主节点以及从节点分别组织成对等结构的Chord网络。在任务处理过程中，将每个主节点负责执行的主任务通过冗余备份方法进行备份，将所有主任务通过对主任务编号取余进行分类，每类主任务数据分别进行备份，每个主任务备份多个完全相同的主任务数据副本均匀存储在Chord网络中相应的节点上；当主节点失效时，进行主任务数据恢复；当有新主节点加入Chord网络时，通过主任务数据的转移恢复。每个主节点中均存储两部分主任务数据，一部分是该主节点正在执行的主任务数据，另一部分是该主节点备份其他主节点上正在执行的主任务数据。
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公开(公告)号：CN103281704A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310165112.8
申请日：2013-05-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于三维感知的无线传感器网络确定性空间部署方法，旨在研究实现确定性空间下基于三维感知模型的无线传感器网络部署算法，针对网络区域覆盖最优化节点部署问题，通过分析节点的三维感知模型和覆盖场景几何关系，实现确定性空间无线传感网络节点优化部署。结合这些方案，提出在实现全连通的基础上实现较大覆盖范围的部署策略。这种发明是采用牺牲覆盖程度来实现较小的冗余度，在三维空间中按体心立方晶格方式镶嵌传感器节点，在一个立方晶格中分析通信半径和感知半径的关系，取得一个比值使得节点在三维空间中取得较高的覆盖率和低冗余度，此时传感器节点的感知球体与邻居节点的感知球体正好相切，即此时这种部署方案是无冗余度。
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公开(公告)号：CN102882981A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210400650.6
申请日：2012-10-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种对等结构云平台下节点任务的负载均衡方法，将各个主节点以及从节点分别组织成对等结构的Chord网络。在任务处理过程中，将每个主节点负责执行的主任务通过冗余备份方法进行备份，将所有主任务通过对主任务编号取余进行分类，每类主任务数据分别进行备份，每个主任务备份多个完全相同的主任务数据副本均匀存储在Chord网络中相应的节点上；当主节点失效时，进行主任务数据恢复；当有新主节点加入Chord网络时，通过主任务数据的转移恢复。每个主节点中均存储两部分主任务数据，一部分是该主节点正在执行的主任务数据，另一部分是该主节点备份其他主节点上正在执行的主任务数据。
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