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公开(公告)号：CN115733888B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211475176.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘环境下支持多物联网应用自适应卸载的方法，包括：构建符合支持按需计算卸载的通用程序结构的应用程序；对于符合支持按需计算卸载的通用程序结构的应用程序，通过静态代码分析提取程序片段流程图，以给卸载方案的生成提供程序的内部流程信息；通过基于遗传算法算子的多任务粒子群优化算法的卸载方案生成算法对周边MEC环境和应用程序进行分析，得到最优的卸载方案；应用程序根据卸载方案以服务为粒度进行计算卸载，在满足每个应用截止时间约束的情况下，最小化系统开销。该方法支持不同类型的应用在MEC环境下的计算卸载，并最小化计算卸载产生的系统开销。
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公开(公告)号：CN117873490A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311735010.5
申请日：2023-12-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于OpenFaaS的多边缘管理框架系统，包括离线操作与在线操作；所述离线操作包括函数部署与边缘节点接入，所述在线操作即为函数执行位置的实时调度。本技术方案实现对多个边缘上OpenFaaS的搭建与状态管理。同时对于需要部署的函数，会将其重构并部署到OpenFaaS上，且在运行时，能够灵活的在多个OpenFaaS间调度函数执行。
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公开(公告)号：CN116301949A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310370347.4
申请日：2023-04-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘环境下面向对象应用以函数为粒度的自适应卸载方法，首先通过代码分析建立程序调用树并发现适合卸载的函数调用，再针对相关的函数按照特定程序结构进行代码重构，然后在运行时根据上下文环境进行卸载方案决策，并将函数发送到环境中多个远程设备上执行。该方法能够满足面向对象应用卸载时的可适应性以及有效性，在保证服务质量的同时提升应用的用户体验。
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公开(公告)号：CN115733888A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211475176.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘环境下支持多物联网应用自适应卸载的方法，包括：构建符合支持按需计算卸载的通用程序结构的应用程序；对于符合支持按需计算卸载的通用程序结构的应用程序，通过静态代码分析提取程序片段流程图，以给卸载方案的生成提供程序的内部流程信息；通过基于遗传算法算子的多任务粒子群优化算法的卸载方案生成算法对周边MEC环境和应用程序进行分析，得到最优的卸载方案；应用程序根据卸载方案以服务为粒度进行计算卸载，在满足每个应用截止时间约束的情况下，最小化系统开销。该方法支持不同类型的应用在MEC环境下的计算卸载，并最小化计算卸载产生的系统开销。
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公开(公告)号：CN113435580A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110726143.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘环境下DNN应用计算卸载自适应中间件构建方法，包括以下步骤：步骤S1：构建卸载机制，所述卸载机制的输入为DNN源码，输出为可卸载的DNN目标代码；步骤S2：构建评估模型，所述评估模型的输入为环境配置和应用源码，输出为最优卸载方案。本发明通过实现支撑设计模式及评估模型的DNN应用自适应计算卸载中间件，它能够支持上述卸载设计模式，并利用代价评估模型决定应用程序的最优卸载方案以进行计算卸载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110362673A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910644291.0
申请日：2019-07-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于摘要语义分析的计算机视觉类论文内容判别方法及系统。该方法包括：针对输入的计算机视觉类论文的摘要进行预处理，并根据预处理结果完成机器学习模型结构名称的提取；提取计算机视觉类论文的关键词组，并将提取到的关键词组中的所有词都加入一个单词集合；设计每一个研究领域类别设计单词表，并对每一个表中的每个单词设计权重，统计单词集合中每一个词表中的得分，最大的得分对应的类别即为研究领域类别；根据得到的关键词组构建备选关键词组集，根据确定的研究领域类别及其对应的词表和权重，对备选关键词组集中的所有词组进行计算得分，最高得分的即为概述摘要的目标关键词组。本发明能够实现计算机视觉类论文内容的判别。
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公开(公告)号：CN110362673B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201910644291.0
申请日：2019-07-17
Applicant: 福州大学
IPC: G06F16/34 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于摘要语义分析的计算机视觉类论文内容判别方法及系统。该方法包括：针对输入的计算机视觉类论文的摘要进行预处理，并根据预处理结果完成机器学习模型结构名称的提取；提取计算机视觉类论文的关键词组，并将提取到的关键词组中的所有词都加入一个单词集合；设计每一个研究领域类别设计单词表，并对每一个表中的每个单词设计权重，统计单词集合中每一个词表中的得分，最大的得分对应的类别即为研究领域类别；根据得到的关键词组构建备选关键词组集，根据确定的研究领域类别及其对应的词表和权重，对备选关键词组集中的所有词组进行计算得分，最高得分的即为概述摘要的目标关键词组。本发明能够实现计算机视觉类论文内容的判别。
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公开(公告)号：CN112214320A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011075980.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向负载‑时间窗口的面向负载时间窗口的基于PSO‑GA的云服务资源自适应分配方法，包括以下步骤：步骤S1:初始化时间窗口参数;步骤S2:采用改进的PSO‑GA算法，并基于QoS预测模型，搜索窗口内的目标资源分配方案；步骤S3:根据得到的目标资源分配方案，对当前的虚拟机分配方案作出相应调整。本发明能够有效提高云应用资源分配的效率。
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公开(公告)号：CN117492993A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311447754.7
申请日：2023-11-02
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘无服务平台中基于函数特征信息的资源配置方法。由预测和决策模块组成。预测模块提取无服务器应用程序中所有函数的内部特征，并使用这些信息来预测函数在特定配置方案下的执行时间。在预测模块的基础上，决策模块分析环境信息，并使用具有自适应能力的粒子群优化算法为每个函数选择合适的配置方案。实验结果表明，我们的预测模型在所有指标下均获得最佳结果。同时，与其他经典算法相比，我们方法找到的资源配置方案平均节省了7.2~44.8%的运行开销。
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公开(公告)号：CN113435580B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110726143.0
申请日：2021-06-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种边缘环境下DNN应用计算卸载自适应中间件构建方法，包括以下步骤：步骤S1：构建卸载机制，所述卸载机制的输入为DNN源码，输出为可卸载的DNN目标代码；步骤S2：构建评估模型，所述评估模型的输入为环境配置和应用源码，输出为最优卸载方案。本发明通过实现支撑设计模式及评估模型的DNN应用自适应计算卸载中间件，它能够支持上述卸载设计模式，并利用代价评估模型决定应用程序的最优卸载方案以进行计算卸载。
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