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公开(公告)号：CN118113517A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311805811.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种进程依赖感知的业务进程状态保存和恢复方法及系统，在服务器操作系统维护过程中，如系统升级或系统维护操作时，通常需要重启操作系统，导致业务中断。本发明通过收集和处理来自多个数据源的数据，构建关于业务进程依赖关系的知识图谱，推理业务进程恢复的最佳顺序，以解决具有复杂依赖关系的业务进程在存储介质中保存状态和恢复时面临失败的问题。该方法包括收集数据、构建基于进程间依赖关系的知识图谱、可视化展示和交互操作、找到最佳顺序并按顺序进行业务进程的状态保存和恢复等步骤。本发明能够自动化和智能化地处理业务进程间的依赖关系，减少人工干预和操作成本，为实现关键服务的高可用应用场景提供了新的解决途径。
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公开(公告)号：CN116170741A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310085491.3
申请日：2023-02-07
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种不规则网络节点分布下一种非测距节点定位方法，即根据经典的DV‑hop非测距节点定位算法获得未知节点到锚节点之间的距离，进而可将节点定位问题转化为优化问题求解。包括以下步骤：首先，通过不确定度来描述节点之间的通信链接。然后，通过引入锚节点的平均跳距在迂回路径选择两个锚节点，将其与未知节点进行几何关系判断最优、次优、不可用节点对三种情况，并计算节点间距离。最后，依据最小最大准则构建节点定位原始优化问题，利用辅助变量、连续凸逼近将原非凸问题松弛迭代凸优化问题求解，实现网节点高效定位。本发明能够在节点之间通信路径存在迂回的不规则网络情况下确保未知节点估计精度，同时可降低锚节点部署的能量消耗和成本投入。
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公开(公告)号：CN115642898A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211184917.2
申请日：2022-09-27
Applicant: 河南大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种基于变分贝叶斯自适应矩估计联合概率数据关联方法；该方法包括：首先根据真实量测是否在关联门内两种情况下的目标状态后验分布形式，结合先验分布和后验分布的共轭特性对目标状态先验分布进行划分，获得近似目标状态后验分布；其次考虑目标状态估计与数据关联过程之间的耦合作用；然后结合变分贝叶斯推断技术，将最小化变分分布与真实目标状态后验分布KL散度问题转化为最大化证据下界问题；最后引入自适应矩估计策略，迭代求解最大化证据下界的变分分布，从而得到更优的目标状态估计结果。本发明得到的目标状态估计结果更加贴近目标状态真实结果，对于运动目标跟踪领域具有一定的理论及实际工程意义。
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公开(公告)号：CN115375665A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211060580.4
申请日：2022-08-31
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及人工智能医疗技术领域，具体涉及一种基于深度学习策略的早期阿尔兹海默症发展预测方法；获取多名MCI患者在固定时间间隔对应的三维脑部核磁共振图像，得到各个样本；对各样本中预处理后的核磁共振图像进行切片操作，使用卷积神经网络提取各张切片的特征并将其表示为特征向量；对每个样本中的两个特征向量序列进行位置嵌入；使用特征融合模型对经过位置嵌入后的两个特征向量序列执行横向特征融合和纵向特征融合；将融合后的特征全局平均后输入分类器，得到各样本的预测结果；本发明既避免了手动提取特征主观性较大的缺点，又考虑了早期阿尔兹海默症的进展性，避免了横向研究受个体差异影响和观察时间较短的缺点。
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公开(公告)号：CN112689315B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202011574192.9
申请日：2020-12-24
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于移动汇聚节点的WSNs改进分簇能耗优化方法，移动汇聚节点根据具体的运动模型进行移动。该方法包含以下步骤：首先，根据邻域节点阈值确定邻域节点集合，从而构建能量密度函数；其次，根据移动汇聚节点在不同轮的运动参数（速度、距离）构建运动性能函数；然后根据LEACH算法基础框架，将能量密度函数和运动性能函数引入簇头选择；最后根据当前轮节点死亡率构建自适应调节函数，对簇头选择进行自适应调节；重复上述簇头选择过程，直至全部节点死亡。本发明综合考虑了传感器节点邻域半径内剩余能量率和密度、移动汇聚节点运动参数变化、节点死亡率等因素，提高了簇头选择自适应性、延长了网络寿命、降低了数据延迟、均衡了网络负载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114554569A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210098158.1
申请日：2022-01-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于多跳策略的分布式迭代凸优化节点定位方法，即根据经典的DV‑hop多跳策略获得未知节点到锚节点之间的距离，进而可将节点定位问题转化为优化问题求解。包括以下步骤：首先，根据最小最大准则将节点定位问题转化为最小‑最大误差问题；然后，考虑到非凸问题直接求解的困难性，本发明引入辅助变量，给出了具有非凸约束的优化问题，并通过一阶泰勒展开将非凸约束转化为凸约束；最后，给出了一种迭代求解节点定位非凸优化问题的连续凸逼近方法，从而实现对未知节点的高精度定位。本发明能够在锚节点稀疏分布情况下确保未知节点估计精度，同时可减少锚节点的部署降低能量消耗及节约成本。
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公开(公告)号：CN112637807B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011549597.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动与环境、距离和能量约束的传感器选择方法，包括数据初始化，确定传感器网络最低MSE；构造目标函数为最小化时刻内带有权重的传感器节点选择个数模型，通过松弛转换后再对其进行凸化问题问题转换，然后进行更新迭代，直到分配完毕。本发明针对现有传感器选择算法中未考虑环境因素以及节点量测扰动和节点与目标间距离扰动因素对目标监测精度的影响，提出一种基于环境、能量和估计精度约束的传感器选择算法，利用松弛技术以及目标函数中嵌入惩罚项的迭代方法，在保证估计精度的前提下，迭代求解最小传感器选择数目集，平衡无线传感器网络的能量。
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公开(公告)号：CN113395660B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110679745.5
申请日：2021-06-18
Applicant: 河南大学
IPC: H04W4/021 , H04W4/02 , H04W28/08 , H04W40/02 , H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/20 , H04W40/32 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供了基于树的WSNs移动汇聚节点自适应位置更新能耗优化方法，移动汇聚节点根据具体的运动模型进行移动，包含以下步骤：首先，根据移动汇聚节点运动参数确定椭圆位置更新区域，从而确定会合点选择阈值；其次，根据会合点选择阈值构建会合点和非会合点集合；然后根据LEACH算法基础框架，将对非会合点集合进行簇头选择；最后根据结合簇头的剩余能量和传输能耗，构建父节点选择目标函数，为每一个簇头选择下一跳父节点，从而构建节点‑簇头‑会合点‑移动汇聚节点传输路径树；重复上述过程，直至全部节点死亡；综合考虑了移动汇聚节点运动参数变化、数据传输的方向性、节点的能耗等因素，提高了延长了网络寿命、降低了数据延迟、均衡了网络负载。
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公开(公告)号：CN111340118B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202010124973.1
申请日：2020-02-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信度熵和BJS散度的冲突证据融合方法，包括如下步骤：首先，获取杂草种类目标识别信息转换为证据信息，然后，通过融合证据的信度熵度量证据的不确定度，利用融合证据的BJS散度和支持度之间的关系构造证据的相对支持度，综合考虑融合证据的不确定度、相对支持度以及静态可信度对融合证据进行加权平均处理，得到加权平均证据，最后，采用Dempster组合规则对加权平均证据进行逐个融合，输出最终决策结果。本发明方案与传统算法相比，利用融合证据的信度熵有效度量不确定信息，通过证据的BJS散度有效度量证据BPA之间的相似度，利用信度熵和BJS散度共同确定融合证据的权重系数，实现智慧农业中杂草识别的快速、准确决策处理。
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公开(公告)号：CN112637807A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011549597.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于扰动与环境、距离和能量约束的传感器选择方法，包括数据初始化，确定传感器网络最低MSE；构造目标函数为最小化时刻内带有权重的传感器节点选择个数模型，通过松弛转换后再对其进行凸化问题问题转换，然后进行更新迭代，直到分配完毕。本发明针对现有传感器选择算法中未考虑环境因素以及节点量测扰动和节点与目标间距离扰动因素对目标监测精度的影响，提出一种基于环境、能量和估计精度约束的传感器选择算法，利用松弛技术以及目标函数中嵌入惩罚项的迭代方法，在保证估计精度的前提下，迭代求解最小传感器选择数目集，平衡无线传感器网络的能量。
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