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公开(公告)号：CN119105866A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411126413.4
申请日：2024-08-16
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于DSACO的分布式集群资源自主调度方法，主要包括：实时监控集群系统中各节点状态与网络拓扑信息，对分布式集群的运行情况进行动态跟踪；其次，基于多目标规划模型及群智能优化思想，构建分布式资源自主调度模型；基于资源自主分配模型构建多阶段资源分配算法(DSACO)，公平选取任务集合，对不同任务进行分散搜索，对初步分配结果再进行进一步优化处理，确定更优的资源分配方案；最后，根据QoS评价指标进行判断与处理，增强高负载情况下的集群可靠性。本发明从资源分配公平性，资源利用率、综合负载多个维度对资源分配进行优化处理，可提高大型系统中分布式集群资源的快速批量分配能力，提升高负载情况下的服务质量。
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公开(公告)号：CN118863136A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410871492.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于分布外数据的长期城市流量预测方法，包括：获取城市长期数据并进行预处理；将城市划分成等大小的网格区域，并构建地理距离图；计算每个网格区域每个时间步的上下文因子先验和后验分布；学习不同上下文的时空序列表征；基于后门调整的因果干预消除上下文因子对预测带来的混淆，得到季节部分表征；学习流量分布和兴趣点分布的演变模式；基于演变模式使用基于线性交叉注意力机制学习流量和兴趣点演变的潜在因果影响；将潜在因果影响通过因果调整作用于兴趣点表征，得到趋势部分表征；联合季节部分表征和趋势部分表征，通过多层感知机预测未来时间步的城市流量。本发明方法能够充分挖掘数据之间存在的因果关系，消除混淆的影响，从而更加准确地预测分布外数据。
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公开(公告)号：CN118172933A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410416059.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于域适应的跨模式交通流量预测方法，包括：获取源城市和目标城市数据并进行预处理；将城市划分成等大小的网格区域，并构建相应大小结构的城市数据张量；对网格中的数据进行数据增强；基于源城市数据预训练深度网络预测模型；通过计算源城市和目标城市的空间特征相关性进行多层数据蒸馏；通过计算源城市和目标城市的流量特征的相关性进行相似区域匹配；通过优化目标函数进行共享知识迁移并训练最终的预测模型。本发明方法能够更加充分地从数据丰富的源城市学习共享知识并进行迁移，对于模式不同的或交通流量数据稀缺的城市，仍具有良好的预测效果。
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公开(公告)号：CN117834011A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410014435.5
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: H04B10/079 , H04L41/0677 , H04L41/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于CatBoost的低轨互联网通信系统瞬时故障检测与加固方法，包括初步建立低轨互联网通信系统瞬时故障模型；对通信系统的不同阶段进行故障注入实验，得到容易产生瞬时故障的目标低轨互联网脆弱性节点与部件，对容易产生瞬时故障的脆弱性节点进行特征提取，并对发生瞬时故障时的故障传播轨迹进行跟踪，重构互联网通信系统瞬时故障模型；构建并训练基于CatBoost的故障类型预测模型；利用该模型预测出目标低轨互联网通信过程中易发生瞬时故障的通信程序段，并进行加固处理。本发明相比于其他方法具有更高的瞬时故障检测率，并且能够有效降低检测时产生的时空成本。本发明方法可提高低轨互联网通信系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN115632965A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211280992.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: H04L43/0811 , H04L41/142 , H04L41/14 , H04L41/12 , H04L45/12
Abstract: 本发明公开了一种基于OBDD的SDN双端可靠性评估方法及系统，利用SDN集中控制且易于编程的特性建立了SDN双端可靠性评估模型，并通过设计网络模型中的拓扑管理模块和路径计算模块得到满足带宽和时延约束要求的双端最小路径集合，以最小路集‑广度优先搜索算法确定BDD的变量排序，在OBDD构建模块中利用香农公式构建对应的OBDD，最后，通过可靠性评估模块自底向上递归计算网络可靠度，完成SDN双端可靠性评估。本发明方法联合带约束的邻接终点矩阵算法、最小路集‑广度优先搜索算法、有序二元决策图OBDD等方法，对SDN下的连通可靠性进行评估，具有良好的可扩展性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112817784B
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202011631120.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 南京航空航天大学(CN)
Abstract: 本发明公开了一种面向软错误的寄存器可靠性建模与评估方法，包括：计算单个寄存器的脆弱性因子RVF和损毁率RCR；基于分级建模的方式，使用Z语言建立从不同功能的寄存器到系统所有寄存器的可靠性模型ZRRM；将ZRRM模型转化为CTMC的形式，为不同功能寄存器建立CTMC模型；根据寄存器的CTMC模型计算不同功能寄存器的瞬时脆弱度，对不同功能寄存器的可靠性进行评估；基于单个寄存器的可靠性评估结果和状态之间的关系，利用CTMC对系统整体进行可靠性评估。本发明建模过程分级处理，简洁清晰，不仅能够对不同功能的寄存器进行可靠性评估，并且可以使用模型检测的方法对ZRRM模型的可靠性进行严格的分析与评估。
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公开(公告)号：CN114567582B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210175181.6
申请日：2022-02-24
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于路径跟踪反馈的SDN网络可信路由调度方法，方法包括：收集网络拓扑信息和SDN交换机的信任信息；计算源—目的节点对之间的所有可行路径，得到可行路径集；执行基于路径跟踪反馈的不相交多路径可信路由算法，从可行路径集中获取满足可信要求的两条不相交路径；依据路径可信评估结果确定采用的多路径传输方式；将路由信息下发给SDN交换机，以进行可信数据转发。本发明根据SDN交换机行为进行可信评估，基于路径跟踪反馈机制的不相交多路径可信路由算法为存在安全风险的SDN数据平面规划可信传输路径，不仅可以提高网络的吞吐量和资源利用率，并且能够引导新的路径规避不可信的SDN交换机节点，从而提升网络传输的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN111159011B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911248246.X
申请日：2019-12-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度随机森林的指令脆弱性预测方法及系统，方法包括：提取各条程序指令与指令脆弱性相关的指令特征信息，生成表征指令脆弱性的指令特征向量；对训练程序进行故障注入，获取各条程序指令脆弱性值；结合指令特征向量和指令脆弱性值，生成指令脆弱性样本数据集；通过滑动窗口对指令脆弱性样本数据集进行滑动采样，生成拓展样本数据集；构建并训练基于深度随机森林的指令脆弱性预测模型；提取待预测目标程序的指令特征向量，并结合指令脆弱性预测模型实现待预测目标程序的指令脆弱性预测。系统用于实现上述方法。本发明预测准确率高，对样本集需求低，所需人工调整工作少，可有效应用于程序受到瞬时故障影响后指令脆弱性的预测。
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公开(公告)号：CN114511807A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210072280.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于复杂环境的基于视频流数据的高空小目标检测方法，首先对输入视频进行划分，每6帧进行一次检测，分别使用神经网络和传统的光流法以及图像校准技术。通过光流法跟踪特征点，准确计算两个视频帧之间的变换矩阵，再用帧差法将前景和背景分离。通过这种方法克服视频质量低，镜头晃动等困难，再结合神经网络的候选目标，根据其置信度进行筛选，分离出最终结果。在视频质量低，环境复杂等情况下，本发明能显著提高检测精度。
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公开(公告)号：CN114504298A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210071255.1
申请日：2022-01-21
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源健康感知数据融合的生理特征判别方法，包括：获取健康感知数据并进行预处理；构建医学感测数据矩阵；基于门控循环单元网络，融合学习医学感测数据矩阵和个人体质记录数据向量的隐藏特征；基于生理特征状况数据，采用条件概率方法计算任意一类生理特征对另一类生理特征的影响系数，构建生理特征关联矩阵；通过全连接网络将隐藏特征转换为多类别生理特征的判别概率，并将判别概率与生理特征关联矩阵相乘，获得最终的生理特征判别结果。本发明方法能够融合学习多源异构健康感知数据，并充分利用生理特征之间潜在的相关性。在基于海量的健康感知数据计算中，具有更好的检测效果。
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