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公开(公告)号：CN110221909A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910510535.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于负载预测的Hadoop计算任务推测执行方法，包括：资源管理器对备份任务数自适应调整，得到最大备份任务数；预测执行任务完成时间；将最大备份任务数与APPmaster设置的备份任务数比较，取最小值作为备份任务数阈值；判断备份任务数是否小于等于备份任务数阈值；判断任务数是否小于总任务数；预测备份任务完成时间；判断备份任务完成时间和执行任务完成时间大小，确定是否开启备份；本发明保证了当集群计算资源紧张的情况下，备份任务的开启不会对其他作业产生影响；执行任务的完成时间预测算法，有效避免了迟滞任务的误判导致计算资源浪费；备份任务完成时间预测算法，节约计算节点的计算资源，减少作业的完成时间，提高了集群的整体性能。
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公开(公告)号：CN110215656A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910504150.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于云边融合的上肢智能康复装置及方法，涉及人工智能技术领域。该装置包括复健器、基板、安装在基板上的多个智能传感节点、供电模块、通信模块、控制模块以及云端服务器和手机客户端；供电模块为整套智能康复装置进行供电，控制模块通过通信模块与云端服务器相连，根据云端服务器传来的指令控制智能传感节点，定制复健线路；复健器通过复健者根据复健线路压到智能传感节点；云端服务器用于向控制模块发送训练方案，并接收控制模块传送的康复者实际的运动轨迹；手机客户端内置程序，并从云端服务器读取复健者的训练得分进行显示。本发明装置及方法将计算机前沿技术与传统机械式康复医疗进行融合，为复健者提供简单便捷的复健工具。
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公开(公告)号：CN110196756A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910466889.5
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明提出一种支持能耗优化的虚拟机模式转移方法，包括：初始化参数；判断热模式调整的数量m是否大于0，进行虚拟机的模式转移；部署当前虚拟机系统；对每台服务器资源剩余量，从大到小进行排序；sum1与需要休眠的热模式虚拟机的数量相比较，进行模式转移，更新各模式集合；部署当前虚拟机系统；对每台服务器资源剩余量，从大到小再次进行排序；sum2与需要唤醒的冷模式虚拟机的数量相比较，进行模式转移，更新各模式集合；选择整个服务器处于睡眠状态中的冷模式虚拟机，还是运行的服务器中冷模式下虚拟机问题，对系统的能耗影响很大，本发明在既支持性能保障又满足虚拟机的可靠性的基础上，探讨虚拟机模式转移过程中的节能问题，达到了很好的效果。
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公开(公告)号：CN110149237A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910510953.5
申请日：2019-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种Hadoop平台计算节点负载预测方法，包括：基于滑动窗口二次检测算法的数据预处理方法；基于ARIMA算法的节点负载线性预测方法；基于RNN算法的节点负载非线性残差预测方法；将ARIMA算法与RNN算法预测出来的结果进行线性相加作为最终的预测结果；本发明通过对各个结算节点历史数据的分析，可以提取有价值的信息，进而合理预测下一时间段内的计算节点的负载，精确预测计算节点的负载可以为资源管理器合理地给AppMaster分配资源提供依据，进而缓解高负载节点的压力，提升低负载节点的计算资源利用率，提高Hadoop集群的可靠性和性能。本发明通过ARIMA和RNN模型组合，更加精确的对负载进行预测。
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公开(公告)号：CN110097755A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910353551.9
申请日：2019-04-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的高速公路交通流量状态识别方法，涉及智能交通技术领域。该方法对交通流量状态进行分类并定义，对音频信号进行降噪处理和特征提取，使用DNN进行建模，得到对高速公路交通流量状态进行识别的DNN模型，并对DNN模型进行预训练；然后对DNN模型的参数进行调优；利用隐马尔可夫模型HMM对高速公路交通流量状态识别模型进行解码；最后用DNN模型对不同高速公路交通流量状态的音频信号的观测概率进行估计，根据计算出的概率给出高速公路交通流量状态的识别结果。本发明方法可以有效解决目前图像分析技术检测交通信息中存在的图像分析准确率欠佳、动态图像分析的计算量大等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109993095A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910230227.8
申请日：2019-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向视频目标检测的帧级别特征聚合方法，涉及计算机视觉技术领域。本发明提供的面向视频目标检测的帧级别特征聚合方法，首先通过特征网络从单帧图像中提取深层的特征；然后使用光流网络FlowNet提取帧间的光流；并基于光流将相邻帧的帧级别特征对齐到当前帧，实现帧级别的特征传播；最后通过映射网络和权重放缩网络计算放缩余弦相似性权重，并使用放缩余弦相似性权重聚合多帧特征，生成聚合后的特征；本发明提供的面向视频目标检测的帧级别特征聚合方法，使得权重分配更加合理，将聚合后的特征输入到视频目标检测网络中，能够使在运动模糊、像素低、镜头变焦、遮挡等复杂场景下的视频检测具有较好的检测效果，具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110221909B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910510535.6
申请日：2019-06-13
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于负载预测的Hadoop计算任务推测执行方法，包括：资源管理器对备份任务数自适应调整，得到最大备份任务数；预测执行任务完成时间；将最大备份任务数与APPmaster设置的备份任务数比较，取最小值作为备份任务数阈值；判断备份任务数是否小于等于备份任务数阈值；判断任务数是否小于总任务数；预测备份任务完成时间；判断备份任务完成时间和执行任务完成时间大小，确定是否开启备份；本发明保证了当集群计算资源紧张的情况下，备份任务的开启不会对其他作业产生影响；执行任务的完成时间预测算法，有效避免了迟滞任务的误判导致计算资源浪费；备份任务完成时间预测算法，节约计算节点的计算资源，减少作业的完成时间，提高了集群的整体性能。
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公开(公告)号：CN110109733B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201910354679.7
申请日：2019-04-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向不同老化场景的虚拟机工作队列和冗余队列更新方法，涉及云计算技术领域。该方法首先根据虚拟机的生存时间和负载的波动情况划分不同的软件老化场景，然后采用基于岭回归的虚拟机工作队列动态更新的方法，动态地调整工作虚拟机副本的数目和顺序；最后基于二元决策图动态更新虚拟机的冗余队列。本发明提供的面向不同老化场景的虚拟机工作队列和冗余队列更新方法，通过选择和切换策略平衡虚拟机的服务质量和资源成本，保证系统的服务质量，即使工作虚拟机出现服务失效，冗余虚拟机能在短时间内切换状态，完全替代服务失效虚拟机。
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公开(公告)号：CN110083518B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201910354685.2
申请日：2019-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提供一种基于AdaBoost‑Elman的虚拟机软件老化预测方法，涉及云计算技术领域。该方法首先设定评估虚拟机软件老化程度的等级，并训练虚拟机的软件老化指标预测模型和未老化虚拟机参照预测模型；然后将业务并发量预测值和性能数据输入到离线过程训练的虚拟机的软件老化指标预测模型和未老化虚拟机参照预测模型中，输出虚拟机的软件老化指标预测结果和未老化虚拟机的参照预测结果；最后根据虚拟机的软件老化指标预测结果和未老化虚拟机的参照预测结果来评估虚拟机的软件老化趋势。本发明方法能够预测出当前工作虚拟机的软件老化指标，并与未老化的虚拟机进行对比，从而得到下一段时间虚拟机的软件老化程度，提前采取防范措施。
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公开(公告)号：CN110413657A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910624505.8
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向季节型非平稳并发量的平均响应时间评估方法，涉及云计算技术领域。该方法首先基于自相关系数法判定云服务系统中的请求并发量中的季节型非平稳并发量；然后建立基于RNN-LSTM神经网络的季节型非平稳并发量预测模型，并进行季节型非平稳并发量预测；建立基于RBF的云服务系统平均响应时间预测模型，将预测的用户季节型非平稳并发量、CPU利用率、内存利用率这些影响云服务平均响应时间的资源状态信息预处理完之后作为输入，输出为云服务系统的平均响应时间大小。本发明方法克服了传统的负载均衡策略的不足，提高了季节型非平稳并发量的预测精度，能及时对服务性能作出评估响应，使云计算系统能更好的为用户提供服务。
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