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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102413472A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110322183.5
申请日：2011-10-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群体进化理论的认知无线网络频谱接入方法，包括以下步骤：（1）不同的授权网络服务商以不同的价格将空闲频谱出售给认知无线网络；（2）认知用户把自己获得的报酬通知给网络频谱管理器；（3）网络频谱管理器根据基于群体进化理论的方法调节接入主网络的认知用户的数量。当认知用户数量的比例达到稳定状态，最大化认知用户和网络的效用。该方法利用群体进化理论来解决认知无线网络中频谱的动态接入问题，使所有认知用户通过接入不同网络的频谱机会，逐渐地获得相同的报酬，即进化均衡，从而提高频谱利用的效率。
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公开(公告)号：CN102394812A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110322532.3
申请日：2011-10-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种认知网络自反馈动态自适应资源分配方法，分为两个部分：资源利用率策略和用户满意度策略。通过认知模拟退火算法，在认知网络架构基础上，针对网络状态在资源充足和不充足的情况，分别实现不同的资源分配策略，从而实现了自适应的资源分配。本发明实现简单，能够灵活控制，通过控制平面监控网络状态（业务的时延、抖动、丢包率和速率）实现了网络的动态反馈。
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公开(公告)号：CN102076084A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110000397.0
申请日：2011-01-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于认知架构的无线传感网络定位跟踪系统。该系统以分布式区域架构为基础，每区域部署多个认知节点，每个认知节点以聚类方式管辖各自的移动节点，负责移动节点间的多跳路由控制等，域间则采用中心服务器协同工作，进行不同域间的信息交互，无线传感网络以完全分布方式运行，认知节点自发地维护整个网络的多跳路由并与其它认知点协作完成定位包从移动节点到服务器端的传递，解决移动节点的信号跟踪问题，具有可靠性高、安全性、实用性以及跟踪更精细等技术优点。
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公开(公告)号：CN102025621A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010576163.6
申请日：2010-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/56
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：CN102024179A
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN201010576193.7
申请日：2010-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习的GA-SOM聚类方法，该方法在自组织特征映射(Self-Organization Map，SOM)神经网络的基础上，结合半监督学习方式，并利用遗传算法(GeneticAlgorithm，GA)优化，弥补了SOM网络存在的弊端。该聚类方法主要分为三个部分：(1)半监督学习模块，负责初始化训练样本；(2)GA模块，负责训练过程的参数优化；(3)SOM模块，作为训练机进行样本聚类。该方法在分类问题上具有良好灵活性和扩展性，能够完成大量未知样本的特征聚类，并提高了原SOM网络的学习速度和分类精度，且聚类学习过程不容易发生振荡。
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