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公开(公告)号：CN105357199B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201510754376.6
申请日：2015-11-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种云计算认知资源管理系统及方法，系统包括用户感知模块，用于对用户和用户请求的服务进行管理，包括用户身份认证、用户请求的服务的排序、用户请求的服务参数的提取；认知模块，用于监控系统运行状态，分析和处理所述用户请求的服务参数以及对系统中的信息进行处理；资源调度模块，用于根据所述认知模块提供的系统资源信息进行资源匹配和资源调度。本发明使资源管理能够自学习、自由化、自修复以及内部自管理，能有效提高管理效率和资源利用率，保障可靠性和可用性；提高了系统的容错能力，保证了过程的实时性；使得云计算环境下的资源监控更加灵活、有效，而且降低了能耗和成本。
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公开(公告)号：CN107332870A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710343848.8
申请日：2017-05-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种面向用户需求的智能化云服务选择系统及其选择方法，即一种面向用户需求的智能化云服务选择方法框架。所提出的框架通过考虑到用户的需求和对于云技术的知识和经验，以及服务水平协议和与云服务相关的广义的服务质量属性，利用相关的智能优化算法，从而提高服务选择的效率以及简化服务选择的过程，并实现智能化服务选择。
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公开(公告)号：CN107291808A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710343275.9
申请日：2017-05-16
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/2785 , G06K9/6218 , G06K9/6267 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种基于语义的云制造大数据分类方法，具体包含如下步骤：步骤1，云制造服务平台服务器接收到服务提供方的请求，服务器接收封装后的制造服务信息数据，构成制造服务资源树；步骤2，对制造服务的输出项进行语义相似度计算，形成语义相似度矩阵；步骤3，云制造服务平台服务器使用聚类算法对语义相似度矩阵进行聚类计算；步骤4，云制造服务平台服务器在不破坏制造服务资源树的前提下，依据聚类结果将制造服务数据分为若干个数据块，并将每个聚类中心的输出项语义描述作为标签赋予对应的数据块，进而将数据块存储到数据中心中。使云制造服务平台能够较为方便地进行后续的查询，更新，组合匹配等工作，提高工作效率，降低平台成本。
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公开(公告)号：CN105894011A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610184418.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/6296 , G06N3/0454 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于深度置信网络认知决策方法，包括如下步骤：深度置信网络的输出作为决策过程的输入；对决策过程进行训练，调整权值和阈值；对误认知的样本进行再次训练，实现错误控制；重复上述步骤，直至对测试样本的认知准确性达到设定值，实现错误控制；根据训练和再训练的决策模型，判断并输出决策结果。本发明能够进一步控制认知决策的准确性。
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公开(公告)号：CN105787116A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610174811.2
申请日：2016-03-25
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F11/1451 , G06F16/278
Abstract: 本发明公开了基于上下文感知数据流的认知计算架构，包括上下文感知数据获取层，用于收集用户使用相关互联网服务所产生的数据和数据流，传输给上下文感知数据存储层；上下文感知数据存储层，通过数据分类器将收集的数据分成静态数据和动态数据流，静态数据存入分布式数据库，经过输出接口给上下文感知数据计算层调用；动态数据流经过缓存空间，直接送往上下文感知数据计算层；上下文感知数据计算层，对动态数据流进行处理，包括数据流分类、数据流模板匹配。本发明实现了对上下文感知数据的有效分析，对提升数据处理效率并得出有效的认知结果起到很大的作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105740950A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610035536.6
申请日：2016-01-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于滑齿法的神经网络的模板匹配方法，包括以下步骤：根据误差反向传播的神经网络的制定规则，将网络结构分为输入层、隐藏层和输出层；在隐藏层中设定第一误差范围、最大训练次数和第二误差范围并初始化；根据数据分块机制，输入的数据进行相似性检测后被分割成多个数据块；利用滑齿法匹配被处理的数据；判断网络节点的误差和模板匹配的误差是否分别落在第一误差范围和第二误差范围内，或者，模板匹配的误差是否在第二误差范围内且达到最大训练次数；如是，则输出结果；否则修正滑齿的权值，重复执行以上步骤，直到输出结果。本发明进一步改善了模板匹配精度，提升了运行时间以及算法稳定性。
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公开(公告)号：CN105357043A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510757199.7
申请日：2015-11-09
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L41/5003 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开一种云计算环境下自动反馈调节的SLA系统框架及调节方法，其中系统包括：资源层；执行层，对云服务消费者与云服务响应代理之间通过协商生成的SLA进行管理；判断层，实时度量所述资源层的SLA参数，同预期的SLA阈值进行比较，将案例发送给CBR检索分析层；CBR检索分析层，根据云服务历史SLA中的相关服务的QoS参数值以及可能出现的SLA违例案例和人工蜂群修改器，找出相似的案例并按照相似度排序，选择或修改相似度最大的案例交给执行层。本发明能自动的进行SLA预防违例自适应调节，并达到云服务消费者预期的服务质量要求，云服务提供商也能避免SLA违例，维护其信誉和免受经济损失。
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公开(公告)号：CN102025621B
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201010576163.6
申请日：2010-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/725
Abstract: 本发明公布了一种基于映射机制的认知网络路由选择方法，本发明分为两个部分：发现网络拓扑和定义链路代价。通过wincap探针抓包工具实现网络拓扑结构的发现，在基于多平面参数映射的基础上，对不同用户不同业务定义不同的链路代价，并且根据网络状态实时更新链路代价，从而实现自适应的路由选择。本发明实现简单，能够灵活控制，通过调整链路代价就可以实现重路由而不需要建立多张路由表，减少了认知网络路由器的工作。
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公开(公告)号：CN103188152A
公开(公告)日：2013-07-03
申请号：CN201110458880.3
申请日：2011-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/725
Abstract: 本发明公开了一种基于业务区分的认知网络QoS路由选择方法，该方法以流量分类和业务识别为中心，通过识别在网络中运行的业务，聚合有相似QoS参数的数据流，从而为不同QoS要求的应用选择不同的路由算法，对于同时需要多个QoS参数的业务，可以通过多约束条件下的路由算法，为不同业务提供的相对良好的服务，同时也在一定程度上节省了网络的资源。该方法结合了现有的区分服务架构和三层管理的体系结构，不仅具有可扩展性,而且可以从全局和局部对网络进行控制。
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公开(公告)号：CN102592171A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110452125.4
申请日：2011-12-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的认知网络性能预测方法。该方法以认知网络的协议栈参数和性能参数作为输入，利用BP神经网络进行认知网络性能预测。本发明还公开了一种基于BP神经网络的认知网络性能预测装置，包括按信号流向依次连接的信息感知模块、数据预处理模块、预测模块。本发明能够对未来时刻认知网络的网络性能进行准确预测，可使得认知网络能在网络环境变化时自适应的做出反应，实现网络的可控、可管、可信。
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