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[发明专利]一种基于链式结构的移动数据中心数据存储方法-CN202111122381.7在审
发明人： 丁有伟 -专利权人：南京中医药大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于链式结构的移动数据中心数据存储方法。该方法的步骤包括：①为移动数据中心的每个服务器构建服务器链，用于存储该服务器所在物理区域内产生的数据和副本的存储以及并行执行该服务器的数据处理任务；②将服务器产生的原始数据及副本存储在对应的服务器链上，将数据分片后错位存储到服务器链的相邻服务器；③若服务器上某数据分片失效，针对历史数据或任务数据采用不同的方式快速恢复；④若某服务器失效，将其存储的所有数据恢复到其它服务器上，并将其上数据处理任务迁移到其它服务器上继续执行，并尽量降低任务迁移对任务执行时间的影响。本发明能够显著提高移动数据中心的数据存储安全性和数据处理性能。
一种基于链式结构移动数据中心数据存储方法

[发明专利]一种面向大型移动设备移动数据中心的任务调度方法-CN202111062549.X在审
发明人： 丁有伟 -专利权人：南京中医药大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向大型移动设备移动数据中心的任务调度方法。该方法的步骤包括：①任务接收：收集移动数据中心、数据存储以及当前待调度的所有任务信息；②触发型任务调度：根据任务提交时间、数据传输时间、任务调度时间、任务时延约束等因素将任务分配到满足时延约束的服务器上执行；③交互型任务调度：按任务提交先后次序，将每个任务分配到多个存储待处理数据的服务器上分布式执行，减少任务处理时间；④任务迁移：若服务器上同时分配触发型任务和交互型任务，优先执行触发型任务，再根据等待时间和迁移时间判定是否将交互型任务迁移到其他服务器执行。本发明能显著提高大型移动设备移动数据中心任务执行效率，降低任务处理时延。
一种面向大型移动设备数据中心任务调度方法

[发明专利]任务驱动的大型移动设备移动数据中心资源配置预测方法-CN202111038705.9在审
发明人： 丁有伟 -专利权人：南京中医药大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种任务驱动的大型移动设备移动数据中心资源配置预测方法。该方法包括：①数据存储和处理方法设定，根据移动设备的物理结构和实际用途等因素，确定移动数据中心的物理结构、数据存储的方法与参数以及数据处理的方法与参数；②数据存储资源配置预测，根据数据存储任务的方法和参数，对数据存储资源的配置进行预测；③数据处理资源配置预测，根据数据处理任务的方法和参数，对数据处理资源的配置进行预测；④迭代更新，收集移动设备和移动数据中心的物理特征、数据存储和处理任务相关参数、资源配置预测结果等形成资源配置库，根据设备和任务的变化进行调整更新。本发明能显著提高大型移动设备移动数据中心资源配置预测结果的精度。
任务驱动大型移动设备数据中心资源配置预测方法

[发明专利]一种基于衰减系数的动态蛋白质网络模型预测蛋白质之间链接的方法-CN202111020748.4在审
发明人：戴彩艳;胡孔法;丁有伟;佘侃侃 -专利权人：南京中医药大学
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G16B15/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于衰减系数的动态蛋白质网络模型预测蛋白质之间链接的方法，包括建立训练演化模型、建立属性矩阵、卷积运算、全联接后，输出链接情况以及模型验证。本发明通过将深度学习中用于图像识别的技术应用到医学数据处理中，提高动态蛋白质之间链接预测的准确性，为药物靶标查找提供理论依据。
一种基于衰减系数动态蛋白质网络模型预测之间链接方法

[发明专利]一种云环境下代价感知的任务调度方法-CN201711205255.1有效
发明人：陈智也;孙杰;丁有伟;沈祥红;李鹏飞 -专利权人：江苏海平面数据科技有限公司
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明一种云环境下代价感知的任务调度方法涉及分布式数据管理和云计算等应用领域,提出一种通用的任务调度方法，既可以处理交互式任务也可以处理分析类任务，在任务处理过程中同时保证代价最小。包括接收所有用户提交的任务，加入任务队列；将等待队列合并到任务队列，并将等待队列清空；根据任务类型分别计算任务队列中每个任务所需的资源；根据资源需求由多到少对任务队列中所有任务进行排序；对排序好的任务逐个进行调度。对交互式任务和一般分析类任务的调度提供统一的调度算法，提高用户满意度和任务处理的吞吐量。
一种环境代价感知任务调度方法

[发明专利]基于GPU排序的MapReduce优化方法-CN201710026869.7有效
发明人：李鹏飞;丁有伟;孙杰 -专利权人：天泽信息产业股份有限公司
申请日： 2017-01-15 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于GPU排序的MapReduce优化方法，其中MapReduce包含Map阶段、Shuffle阶段、以及Reduce阶段，Map阶段包含Spill过程和Merge过程，Reduce阶段包含Merge过程，其中，在Map阶段的Spill过程中采用基于GPU的快速排序流程，在Map阶段的Merge过程中和Reduce阶段的Merge过程中采用基于GPU的归并排序流程。通过以基于GPU的快速排序和归并排序算法替代传统的基于CPU的快速排序、归并排序和堆排序算法，提高中间数据处理速度，进而提升MapReduce的性能。
基于 gpu 排序 mapreduce 优化方法

[发明专利]一种基于改进IForest的工业数据去噪方法-CN201811439128.2在审
发明人：孙杰;李鹏飞;丁有伟;陈智也;沈祥红 -专利权人：江苏海平面数据科技有限公司
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明一种基于改进IForest的工业数据去噪方法涉及基于深度学习的工业数据去噪方法，属于大数据处理和机器学习等应用领域。包括如下步骤：1）构建初始孤立森林IForest；2）在线异常检测；3）判断是否需要更新检测器。相比传统的IForset异常点检测方法，本发明具有如下优点：一是基于全局的孤立森林提出了异常点检测时使用到的阈值设定方法，不再使用单一数值型的阈值；二是采用了缓冲技术来存放采样数据，以定时更新孤立森林，提高训练模型的准确性。三是固定时间对缓冲区的训练数据进行更新，以便淘汰过于陈旧的数据，存放新数据，以提高对即将到来数据的异常检测效果。
工业数据去噪异常点检测异常检测孤立森林检测器存放采样数据缓冲区定时更新缓冲技术机器学习训练模型训练数据阈值设定数据处理传统的新数据更新构建改进淘汰全局学习