一种面向城市比赛交通拥堵问题的临时拱桥

    公开(公告)号:CN106638269B

    公开(公告)日:2018-05-04

    申请号:CN201710076358.6

    申请日:2017-02-13

    Abstract: 本发明属于桥梁建筑技术领域,提供了一种用于面向比赛交通拥堵问题的临时拱桥,包括桥面、桥栏杆、桥墩和扣锁;所述临时拱桥的桥体由两节桥面拼接固定形成,所述桥面的一端放置在地面,另一端与另一个桥面相对接,两个桥面在对接处用扣锁固定连接;所述桥栏杆固定在桥面的两侧,并能够向桥面折叠,所述桥面也能够向下折叠存放;所述扣锁包括上夹板、下夹板和固定螺栓,使用时,上夹板和下夹板将两个桥面的对接处夹紧,通过固定螺栓压紧固定在一起;所述桥墩为可伸缩结构,位于两个桥面对接处的下方,支撑桥体;所述桥面在放置在地面的一端还设有压力检测报警器。该临时拱桥实现了在不影响日常交通的前提下正常进行比赛比赛。

    一种基于多控制器SDN的数据中心网络视频流QoS保障方法

    公开(公告)号:CN117880256A

    公开(公告)日:2024-04-12

    申请号:CN202311641561.5

    申请日:2023-12-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于多控制器SDN的数据中心网络视频流QoS保障方法,具体是:主控制器根据全局网络视图和可达路径矩阵判断待传输视频流的源主机与目的主机是否直连,是则直接转发;否则基于M/M/N+1排队模型根据视频流的优先级,结合可达路径矩阵Ar将待传输视频流转发至网络可达且负载值最低的子控制器;针对被分配至子控制器的待转发视频流,构建视频流QoS保障多约束条件,得到路径的最小传输总成本;利用RNN改进DDPG深度强化学习算法,通过不断迭代训练当前网络和目标网络,获得待转发视频流最优路径规划。本发明能够有效解决网络拥塞和QoS保障问题,提高多媒体视频流传输的质量和用户体验。

    一种基于APSO-CNN的网络流量分类方法

    公开(公告)号:CN117574213B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202410052902.3

    申请日:2024-01-15

    Abstract: 本发明提出一种基于APSO‑CNN的网络流量分类方法,APSO算法能够避免随机设置初始速度对粒子优化的不利影响,加快收敛速度,更容易获得全局优化。本发明利用APSO算法训练模型及优化神经网络的超参数,找到合适的超参数,避免手动调整超参数寻找适合任务模型的高人工成本,提高模型输出的准确率,以及神经网络的训练速度和效果。此外,利用APSO算法训练CNN模型在解决高维度、非凸性等问题时具有较好的优化能力,有利于跳出局部最优解,加快收敛速度。

    一种基于APSO-CNN的网络流量分类方法

    公开(公告)号:CN117574213A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202410052902.3

    申请日:2024-01-15

    Abstract: 本发明提出一种基于APSO‑CNN的网络流量分类方法,APSO算法能够避免随机设置初始速度对粒子优化的不利影响,加快收敛速度,更容易获得全局优化。本发明利用APSO算法训练模型及优化神经网络的超参数,找到合适的超参数,避免手动调整超参数寻找适合任务模型的高人工成本,提高模型输出的准确率,以及神经网络的训练速度和效果。此外,利用APSO算法训练CNN模型在解决高维度、非凸性等问题时具有较好的优化能力,有利于跳出局部最优解,加快收敛速度。

    一种基于SDN的数据中心网络拥塞控制方法

    公开(公告)号:CN117240788A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311521178.6

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的数据中心网络拥塞控制方法,具体为:S1:SDN控制器实时监控队列长度;S2:使用改进的RED算法根据队列长度和阈值来管理队列;S3:将网络中的全局数据流信息记录在流表当中;S4:将全局数据流分成老鼠流、普通大象流和超象流;S5:当某个交换机出现拥塞,且全局数据流是超象流时,主控制器选择目标子控制器,并在过载子控制器中选择部分流量迁移至目标子控制器中;S6:当某个交换机出现拥塞,且全局数据流是普通大象流时,对该普通大象流的发送窗口的传输速率进行调整;S7:当交换机进入拥塞状态时,交换机根据队列长度判断是否解除拥塞状态。本发明能够保持网络的高效运行,提高了资源利用率。

    一种基于神经网络和SVM的SDN恶意控制器检测方法

    公开(公告)号:CN116781418B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202311027822.4

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络和SVM的SDN恶意控制器检测方法,包括:利用带内遥测技术获取SDN网络中ONOS控制器数据;从获取的数据中提取特征数据,并形成特征子图;利用注意力机制对特征数据赋予初始权重;利用多分类器SVM对带有初始权重的特征数据进行分类,输出分类结果。本发明的带内网络遥测能够对网络拓扑、网络性能和网络流量实现更细粒度的测量,对恶意控制器的检测提高的准确性;本发明引入注意力机制,为初始样本数据进行权重分配,可以提高检测效率。

    SDN环境下基于遗传算法的视频流路由方法

    公开(公告)号:CN114745322B

    公开(公告)日:2023-07-07

    申请号:CN202210301100.2

    申请日:2022-03-24

    Abstract: 本申请实施例提供了一种SDN环境下基于遗传算法的视频流路由方法,其技术要点是:接收的初始报文数据为路由请求后,提取报文头信息,以获得源目的交换机信息和应用层协议种类;根据所述源目的交换机信息和应用层协议种类,判断所述初始报文数据是否为视频流媒体,若不是,则为业务数据流,通过Dijstra计算得到第一传输路径以指引传输;若是视频流媒体,使用遗传算法获得源目的交换机间的第二传输路径,将所述第二传输路径下发到对应的交换机上,以指引所述视频流媒体的传输;当所述第一传输路径或第二传输路径出现堵塞,使用遗传算法重新规划路径,以指引传输。至少解决相关技术中流媒体业务的传输性能问题,从而进一步提高视频服务质量。

    一种基于SDN的卫星网络的QoS感知路由方法

    公开(公告)号:CN114745321B

    公开(公告)日:2023-06-16

    申请号:CN202210280511.8

    申请日:2022-03-21

    Abstract: 本发明提出一种基于SDN卫星网络的QoS感知路由方法,该方法步骤包括以下步骤:S1、某个LEO卫星转发节点接收到业务数据转发时,对业务数据分类识别后放入到缓冲区中,并根据业务的优先级进行路由转发;S2、利用加权轮询算法对低优先级的业务数据进行带宽分配以进行下一跳的路由转发;S3、控制平面利用LEO卫星的链路状态报告检测网络间的链路状态,更新网络拓扑;S4、网络拓扑更新完成后,GEO控制器计算当前卫星的下一跳的最佳路径,将最佳路径转发给LEO卫星;数据转发平面的LEO卫星根据路由表进行数据转发。所述基于SDN的卫星网络的QoS感知路由方法利用基于SDN的GEO/LEO卫星网络模型来解决业务的QoS需求,减少时延,减少对单个控制器的依赖。

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