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公开(公告)号：CN114302457B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202111672596.6
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/084 , H04W72/53
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘计算网络能耗和时延折衷的任务卸载和资源分配方法，方法包括步骤：S1、获取网络配置信息；S2、以能耗和平均计算时延的共同最小化为目标，生成卸载决策和资源分配决策两个子目标；S3、将资源分配决策固定，确定能耗和平均计算时延最小的卸载决策；S4、将卸载决策固定，计算能耗和平均计算时延最小的资源分配策略；S5、循环迭代S3‑S4，得到能耗和时延总开销最小的卸载决策和资源分配决策；S6、确定移动边缘计算网络的任务卸载和资源分配。本发明的系统，将能耗与平均计算时延优化目标分解为两个卸载决策和资源分配决策子问题，从而能够迭代确定最小值，实现了用户平均计算开销的最小化。
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公开(公告)号：CN111079943A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911281633.3
申请日：2019-12-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种确定加权朴素贝叶斯算法权值的方法，包括：S1设定初始权值并选择权值增长幅度；S2在训练集中，初始权值下程序的预测准确率；S3调整权值，以使调整后的权值等于初始权值加上权值增长幅度，得到调整后的权值下程序的预测准确率；S4比较权值修改前后的预测准确率，若修改权值后的预测准确率更高，则保持修改后权值不变，使权值增长幅度增加1；否则，恢复权值为修改前状态，使权值增长幅度减小0.1；S5判断权值增长幅度是否为0，若是，则转至步骤S6；否则，转至步骤S3；S6所得权值即为最优权值，输出最优权值。本发明在假设朴素贝叶斯算法属性特征之间极不满足“朴素”的条件下，进行快速确定权值的优化方法。
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公开(公告)号：CN111970717B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202010787410.0
申请日：2020-08-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雾无线接入网中内容缓存和用户‑基站关联的方法，包括步骤：S11.建立系统模型，得到用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用；S12.根据得到的用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用计算用户效率，并根据计算得到的用户效率建立内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型；S13.根据建立的内容缓存和用户‑基站关联的联合优化模型求解基站最佳的内容缓存方案，得到基站最佳的内容缓存方案，并根据得到的内容缓存方案求解用户‑基站之间的关联匹配问题，得到内容缓存和用户‑基站关联的优化算法；S14.根据得到的内容缓存和用户‑基站关联的优化算法求解原优化问题。
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公开(公告)号：CN111970717A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010787410.0
申请日：2020-08-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雾无线接入网中内容缓存和用户-基站关联的方法，包括步骤：S11.建立系统模型，得到用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用；S12.根据得到的用户文件请求服务时延以及获取文件后的用户效用计算用户效率，并根据计算得到的用户效率建立内容缓存和用户-基站关联的联合优化模型；S13.根据建立的建立内容缓存和用户-基站关联的联合优化模型求解基站最佳的内容缓存方案，得到基站最佳的内容缓存方案，并根据得到的内容缓存方案求解用户-基站之间的关联匹配问题，得到内容缓存和用户-基站关联的优化算法；S14.根据得到的内容缓存和用户-基站关联的优化算法求解原优化问题。
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公开(公告)号：CN114557706A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111683246.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 一种通过复合特征参数对睡眠分期的方法，包括以下步骤：S1：获取脑电信号，将脑电信号分段，根据每个片段对应的睡眠时期归类；S2：使用滤波器滤波，提取每个片段δ波、θ波、α波、β波四种节律波；S3：计算滤波器滤波后的四种节律波的AR系数；S4：计算各节律波能量与总能量的比值；S5：分别计算四种节律波的样本熵值和信源熵值；S6：将四种节律波的AR系数、能量比值、样本熵值和信源熵值组合为特征向量并对特征向量进行归一化处理；S7：利用特征向量训练支持向量机分类器。本发明，将传统的时频域特征参数与非线性参数相结合，更好地表征了脑电信号，所以能够得到更好的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114302456A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111669825.9
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W28/08
Abstract: 本发明涉及一种移动边缘计算网络考虑任务优先级的计算卸载方法，其特征在于，方法包括步骤：S1、获取系统模型的网络配置信息；S2、生成包含优先级约束关系的任务集，获取任务集在各个服务器进行计算的时延能耗总开销；S3、随机初始化生成任务集的初始粒子群，将任务集中的任务分别分配至各个服务器，并对各任务进行粒子位置编码，得到任务调度序列；S4、构建适应度评价函数，计算各粒子的适应度函数值；S5、更新粒子速度和位置，得到历史最优位置；S6、循环迭代得到全局最优的计算卸载方法。本发明的方法以优先级为约束，以最小化总开销为目标，将具有优先级依赖关系的任务合理卸载到不同服务器。
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公开(公告)号：CN112181655A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011057306.2
申请日：2020-09-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算中基于混合遗传算法的计算卸载方法，包括：S1.建立系统模型，得到子任务集在各处理器的计算时延以及各处理器之间的传输时延，并根据子任务集的约束关系确定子任务集中各任务层值；S2.根据确定的任务层值和随机策略初始化种群，得到子任务集的初始种群个体，并进行符号编码，得到任务调度序列，对初始种群中的个体进行优化；S3.构建适应度评价函数，并对优化后的初始种群中的个体进行选择操作；S4.构建交叉机制，使用基于禁忌表搜索算法的交叉操作对新的种群中的个体进行交叉；S5.使用基于模拟退火算法的变异操作对新的种群中的个体进行变异操作；S6.判断是否达到迭代步长，若否，则重复步骤S3‑S5；若是，则输出全局最优解。
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公开(公告)号：CN111079824A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911281611.7
申请日：2019-12-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，具体涉及一种通过比较向量距离对癫痫进行分类的方法，包括以下步骤：S1、确定特征属性，获取训练样本；S2、将训练样本中癫痫发作个体与不发作个体分成两组，分别求两组数据的平均值向量a1和a0；S3、输入待判定个体，分别获取待判定个体特征属性向量与a1和a0之间的距离d1和d0；S4、比较d1和d0，输出较小的值所对应的分组，即为待判定个体的分组。本发明的通过比较向量距离对癫痫进行分类的方法，基于朴素贝叶斯分类器的思想，将比对概率换成比对距离，这种方法不需要依赖特征条件独立的假设，所以其不受特征属性相关性的影响，所以能够得到更好的结果。
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公开(公告)号：CN108777139A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810304798.7
申请日：2018-04-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种声音定向传播的闹钟。本发明声音定向传播的闹钟，包括：闹钟模块，用于产生音频信号；放大模块，用于放大闹钟模块产生的音频信号；处理模块，调制放大的音频信号为超声载波信号；一个或多个超声换能器线性排列，超声换能器用于发射超声载波信号至空气中。本发明的闹钟能够定向发出声音，在特定距离、方向内的人才能听到闹钟发出的闹铃，如此不会打扰到别人，达到了闹铃声可以定向传播的目的，促进了私人空间和集体生活的和谐。
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公开(公告)号：CN114268967B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111646123.9
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种无人机辅助移动边缘网络用户匹配方法及装置，所述方法包括：在预设区域范围内定义用户、基站、无人机的坐标，并计算用户坐标与无人机坐标之间视距传播信道的概率；计算用户与无人机之间的平均路损，用户与基站之间的平均路损，计算用户收到无人机、基站的信号时的信噪比；建立对应的信噪比最大化模型，以用户全部选择基站服务作为初始运算，并在后续运算中，将用户选择基站服务与用户选择无人机服务的信噪比之差进行降序排序，并进行迭代；当迭代过程中迭代的后一总信噪比小于前一总信噪比时，终止迭代，输出前一迭代对应的用户服务选择结果。采用本方法能够提供一种以最大化网络容量为目的的用户、无人机、基站匹配策略。
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