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公开(公告)号：CN104008018B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201410220090.5
申请日：2014-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下虚拟机在线迁移方法，属于云计算技术领域。首先按照以下方法确定需迁移的虚拟机：计算各虚拟机的决定性资源份额，并选择决定性资源份额大于预设的决定性资源份额阈值虚拟机作为需迁移的虚拟机，所述虚拟机的决定性资源份额是指虚拟机需求的各种资源数量占其当前所在物理机所拥有的相应种类资源数量的份额的最大值；然后，对于需迁移的虚拟机，从剩余资源能够满足该虚拟机需求的物理机中选择使得迁移后对该虚拟机的总影响最小的物理机，将需迁移的虚拟机迁移至所选择的物理机。本发明综合考虑了迁移目的物理机的网络带宽，以及虚拟机之间的依赖关系，可有效降低数据中心的网络流量和降低访问数据节点中文件的时间。
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公开(公告)号：CN105700959A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610022466.0
申请日：2016-01-13
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F9/5038 , G06F9/4843
Abstract: 本发明涉及一种面向多核平台的多线程划分及静态均衡调度策略，提出用于评估分解出任务大小的粒度值参数概念，首先根据一定判断条件，判断一个任务是否真正适合多线程并行；其次采用静态调度策略，相比动态调度来说，没有在运行阶段的调度开销；最后，不同于一般的静态调度策略，本发明提出一种启发式静态调度策略，考虑了静态调度时当分解的任务大小差异很大时，会造成各个线程之间负载极不平衡的问题，通过获取的任务块的粒度值，可以将差异很大的任务块合理分配到不同线程上，达到负载均衡。
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公开(公告)号：CN105677792A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511029801.1
申请日：2015-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30598
Abstract: 本发明公开了一种基于重用距离的数据亲缘性分析方法，根据所有不相同的变量地址的重用距离序列的集合计算出每个变量地址重用距离序列中重用距离值的个数，根据所有不相同的变量地址的重用距离序列的集合得到该集合的项的集合，根据项的集合和相应的公式得到所有变量地址的重用距离序列集合的序列元素的集合，再根据相应的公式得到每个变量地址重用距离序列的序列元素的集合。使用n维向量表示每个变量地址重用距离序列的序列元素的集合对所有变量地址的重用距离序列的序列元素的包含关系，最后根据公式计算任意两个变量地址的数据亲缘性。本发明通过分析程序中变量之间的关系，为数据布局优化提供指导，从而提高cache命中率，优化程序性能。
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公开(公告)号：CN103840793B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410079695.7
申请日：2014-03-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本发明公开了一种形态滤波方法，属于模式识别技术领域。本发明针对现有形态滤波算法结构固定、需预设结构元素和偏倚校正系数等不足，对其进行了改进，利用多层滤波形式，每层根据前后滤波的差值选取较优结构元素，并根据前后滤波信号的相关系数获取较优的偏移校正系数，从而有效提高形态滤波的普适性和滤波效果。本发明还公开了一种采用上述形态滤波方法的形态滤波装置。相比现有技术，本发明可针对不同特点的原始信号选择合适的结构元素，具有更强的普适性；本发明采用级联的多层滤波方式，并可获取较优的偏移校正系数，可有效提高形态滤波的滤波效果。
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公开(公告)号：CN103237209B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310110552.3
申请日：2013-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/467 , H04N21/8358
Abstract: 本发明公开了一种基于区域DCT系数的H264视频水印方法，属于多媒体信息安全技术领域。本发明首先对视频I帧进行区域划分，通过计算每个区域的能量，选择合适的视频区域DCT系数进行水印嵌入，水印被分散嵌入到多个宏块，增强了水印的鲁棒性。视频区域DCT系数的更新采用了动态的量化步长，提高了水印的不可感知性。本发明在视频编码压缩的同时进行水印嵌入，减少了水印嵌入对视频码率的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103164742B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201310113116.1
申请日：2013-04-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群优化神经网络的服务器性能预测方法，属于计算机性能管理技术领域。本发明基于改进的Elman神经网络对云计算下的服务器进行性能预测。首先，根据样本数据的相关性确定Elman神经网络输入层节点数目，然后，通过基于粒子群分布的PSO算法对Elman神经网络进行训练。在基于粒子分布的PSO算法中引入粒子聚集度的概念，在聚集度较高时打散粒子群，保持粒子群的多样性，提高算法的寻优能力。本发明提出的预测模型在短期预测和长期预测中均保持了较好的精度，且提高了神经网络的训练速度。
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公开(公告)号：CN105068755A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510397599.1
申请日：2015-07-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向云计算内容分发网络的数据副本存储方法，针对数据文件副本，综合考虑了数据文件副本从源服务器节点传输至边缘服务器节点的传输代价、数据文件副本在边缘服务器节点上的放置代价和数据文件副本在边缘服务器节点上的存储代价，再结合边缘服务器节点作为服务中心向其余所有边缘服务器节点提供服务时产生的代价，为数据文件副本选取最优的边缘服务器节点进行副本存储，使得数据文件副本在面向云计算内容分发网络中，能够实现高效的数据调用操作。
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公开(公告)号：CN103024048B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201210548133.3
申请日：2012-12-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种云环境下的资源调度方法，属于分布式计算和计算机网络应用领域。本发明从系统级节能角度出发，在满足云任务的执行时间和费用两个QoS需求的前提下，以系统总能耗最小为目标，对资源进行调度，可有效降低云数据中心的能源消耗；并进一步采用改进的遗传算法进行最优资源调度方案的搜索，通过引入正态分布的选择算子提高适应度适中的个体以保持种群多样性，利用正态分布模型根据适应度和进化代数设计交叉算子和变异算子以保持种群多样性和种群结构，从而有效提高了算法的收敛性能，减少了算法完成时间。
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公开(公告)号：CN102932422B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210374595.8
申请日：2012-09-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的云环境任务调度方法。本发明在现有蚁群算法基础上引入了剩余生命信息素（RLP）的概念，通过在搜索过程中兄弟蚂蚁RLP的比较，可以有效地减少重复搜索，提高搜索精度；并进一步给出了兄弟蚂蚁的数目计算方法，使蚂蚁数目能够随着云环境的负载和任务的具体情况动态变化，从而在不给系统增加过重负担的同时保证搜索精度。相比现有技术，本发明方法能够在尽可能满足用户任务执行时间的需求的同时，提高任务的分配效率和执行效率。
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公开(公告)号：CN103200133A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310093868.6
申请日：2013-03-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/891
Abstract: 本发明涉及一种基于网络流引力聚类的流量识别方法，该方法包括两阶段：1）训练阶段：选取网络流量的特征属性，对每条网络流做归一化处理后，形成流量训练集；由Z分数选取出孤立流，并将其隔离；在所有的非孤立流流量集中，利用半监督学习的网络流引力聚类原理和方法，对训练集的每条网络流进行迭代分类学习；最后完成对孤立流的分类，形成流量分类模型；2）识别阶段：形成待识别的网络流序列；依据引力聚类原理，对网络流量中的每条待识别网络流进行流量引力分类，由流量簇映射到具体网络流量业务类型，完成网络流量的识别。使用本方法发明，能识别未知和加密流量，解决聚类识别的局部最优解问题，提高识别的精确度。
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