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公开(公告)号：CN107341041A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710500564.5
申请日：2017-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优先队列的云任务多维约束回填调度方法，该方法克服了云计算中传统回填调度算法和其改进回填调度算法中考虑任务指标过于单一造成的回填性能不佳，虚拟机资源占空比变大的缺陷；综合考虑申请处理器核心数量和批量任务中独立任务的预计执行时长这两个维度进行权衡，利用回填权重系数的值构建了基于最小二叉堆的优先队列来优先回填申请资源较少而且预计执行时间较长的任务，并且增加内存占用和带宽占用等约束条件。本发明提高了单位时间内虚拟机计算资源的利用率，减少了批量任务的最终完成时间，降低了任务平均等待时延。
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公开(公告)号：CN103338252B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201310265116.3
申请日：2013-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 分布式数据库并发存储虚拟请求机制的系统组成有：发送存储请求客户机、web应用服务器、访问控制服务器、以及分布式数据库集群组成,在该系统的基础上提出了分布式数据库存储管理机制方案，该机制特别考虑并发用户数所要求的流量请求来合理进行用户数据流的分布式存储，即在云数据库的架构下，使得用户数据流根据当下网络负载、当下数据库并发连接负载被分发到最为合理的数据库集群存储，该机制实现利用访问控制服务器对分布式数据库集群的管理，以及数据库集群反馈的ACK信息包通过相应灵活算法计算出存储的最优策略，完成数据的最终存储。
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公开(公告)号：CN109101316B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201810756540.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种能效相关的云计算平台资源调度方法，包括：S1、服务器主机功耗模型建立步骤，根据服务器主机功耗与CPU利用率的关系，确立服务器主机功耗与CPU利用率的关系式；S2、目标函数建立步骤，结合已建立的服务器主机功耗模型，以数据中心功耗最小为目标建立目标函数；S3、算法初始化步骤，使用降序最佳适应算法对目标函数进行首轮搜索，将搜索到的初始解作为后续算法的初始条件；S4、信息素更新步骤，使用蚁群算法对目标函数进行迭代循环并最终得到结果。本发明利用蚁群算法的思想，能够在保证服务器主机资源利用率的情况下，降低大型数据中心的整体功耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298232A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110548772.9
申请日：2021-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习神经网络的红外光谱盲自去卷积方法，包括：将退化的红外光谱输入构建的生成网络模型中，恢复潜在的干净红外光谱。构建生成网络模型，包括：建立生成网络模型；确立红外光谱退化公式，加入全变分正则化函数对生成网络模型进行优化；使用联合优化算法对包括原始红外光谱x和模糊核k的参数进行更新；将退化的红外光谱输入生成网络模型中进行迭代训练；迭代训练直到满足条件才能停止，获得潜在的干净红外光谱，以及潜在的干净红外光谱与原始红外光谱的误差率均方根误差RMSE、相关系数CC和自加权相关系数WCC。
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公开(公告)号：CN113298232B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110548772.9
申请日：2021-05-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习神经网络的红外光谱盲自去卷积方法，包括：将退化的红外光谱输入构建的生成网络模型中，恢复潜在的干净红外光谱。构建生成网络模型，包括：建立生成网络模型；确立红外光谱退化公式，加入全变分正则化函数对生成网络模型进行优化；使用联合优化算法对包括原始红外光谱x和模糊核k的参数进行更新；将退化的红外光谱输入生成网络模型中进行迭代训练；迭代训练直到满足条件才能停止，获得潜在的干净红外光谱，以及潜在的干净红外光谱与原始红外光谱的误差率均方根误差RMSE、相关系数CC和自加权相关系数WCC。
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公开(公告)号：CN107341041B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201710500564.5
申请日：2017-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于优先队列的云任务多维约束回填调度方法，该方法克服了云计算中传统回填调度算法和其改进回填调度算法中考虑任务指标过于单一造成的回填性能不佳，虚拟机资源占空比变大的缺陷；综合考虑申请处理器核心数量和批量任务中独立任务的预计执行时长这两个维度进行权衡，利用回填权重系数的值构建了基于最小二叉堆的优先队列来优先回填申请资源较少而且预计执行时间较长的任务，并且增加内存占用和带宽占用等约束条件。本发明提高了单位时间内虚拟机计算资源的利用率，减少了批量任务的最终完成时间，降低了任务平均等待时延。
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公开(公告)号：CN109101316A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810756540.0
申请日：2018-07-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种能效相关的云计算平台资源调度方法，包括：S1、服务器主机功耗模型建立步骤，根据服务器主机功耗与CPU利用率的关系，确立服务器主机功耗与CPU利用率的关系式；S2、目标函数建立步骤，结合已建立的服务器主机功耗模型，以数据中心功耗最小为目标建立目标函数；S3、算法初始化步骤，使用降序最佳适应算法对目标函数进行首轮搜索，将搜索到的初始解作为后续算法的初始条件；S4、信息素更新步骤，使用蚁群算法对目标函数进行迭代循环并最终得到结果。本发明利用蚁群算法的思想，能够在保证服务器主机资源利用率的情况下，降低大型数据中心的整体功耗。
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公开(公告)号：CN103338252A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310265116.3
申请日：2013-06-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 分布式数据库并发存储虚拟请求机制的系统组成有：发送存储请求客户机、web应用服务器、访问控制服务器、以及分布式数据库集群组成,在该系统的基础上提出了分布式数据库存储管理机制方案，该机制特别考虑并发用户数所要求的流量请求来合理进行用户数据流的分布式存储，即在云数据库的架构下，使得用户数据流根据当下网络负载、当下数据库并发连接负载被分发到最为合理的数据库集群存储，该机制实现利用访问控制服务器对分布式数据库集群的管理，以及数据库集群反馈的ACK信息包通过相应灵活算法计算出存储的最优策略，完成数据的最终存储。
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