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[发明专利]一种基于多模式交通数据的城市空间划分方法-CN202110508261.4有效
发明人： 於志文;周聪;王亮;谷建华;郭斌;郝红升;李迎春 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模式交通数据的城市空间划分方法，首先获取多模式交通系统订单数据，统计每个订单的起止点坐标和起止时间；然后，考虑网约车和共享单车数据在城市内空间分布模式与地铁数据差别明显，因此对前两种交通数据进行层次聚类，以此保证三种交通数据可采样点数量相近并降低后续操作复杂度；接下来，对三种订单数据的起止点进行均匀采样，使用采样点对城市地理空间进行KD‑Tree划分，并统计各区域内包含的实际订单量；最后，对于每个划分区域，以区域内各地铁站点为中心，匹配可达范围内的共享单车和网约车数据，以实现多粒度城市空间划分。本发明能有效地实现多模式交通数据的城市空间均匀划分，为多模式城市交通态势辨识提供数据支撑。
一种基于模式交通数据城市空间划分方法

[发明专利]一种基于累积优先级的边缘计算任务卸载准入控制方法-CN202310763780.4在审
发明人：王亮;任静;於志文;郭斌;程荣昌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04W28/084 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于累积优先级的边缘计算任务卸载准入控制方法，解决了在传统任务卸载中用户最优优先级选择以及等待时延过长的问题。将累积优先级模型引入到边缘计算中，服务器首先服务优先级最高的队列，等待任务其优先级随着时间的增加而累积。队列中任务的处理顺序根据优先级进行重排，设置了最大优先级阈值，当某一个任务的等待时间达到该阈值后，用户不允许向服务器传输任务。用户为了最小化自己的成本，与其他用户之间存在博弈。通过数学推导证明存在纳什均衡，并推导出在纳什均衡下每个用户的最优的优先级选择策略。通过该方式，可以实现为用户提供最优优先级选择，并且解决任务的饥饿问题。
一种基于累积优先级边缘计算任务卸载准入控制方法

[发明专利]一种基于模型拆分的混合联邦学习方法-CN202310298785.4在审
发明人：郭斌;古航;於志文;孙文;刘佳琪;梁韵基;王柱 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型拆分的混合联邦学习方法，首先提出自适应模型拆分算法，对设备模型进行拆分，以减少模型传输带来的开销。其次基于拆分学习对设备参数进行优化，并提出多粒度模型聚合算法对不同层次的模型进行簇聚合。最后通过实验证明了本方法通过共享少量数据，在不降低全局模型精度的情况下，显著减少了系统中的数据传输量。
一种基于模型拆分混合联邦学习方法

[发明专利]一种考虑时延约束的微流控生物芯片高阶综合设计方法-CN202310557995.0在审
发明人：黄兴;於志文;郭斌;刘耿耿;叶正阳;刘辉;何宗易 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑时延约束的微流控生物芯片高阶综合设计方法，首先采用要素集合描述生物测定，然后建立设备分配、操作依赖、调度冲突预防、设备传输限制、存储需求、清洗需求、实验约束和模型的优化目标，最终实现微流控生物芯片高阶综合设计。本发明在满足时延约束的同时，实现了高效的执行效率和低的设备成本。
一种考虑约束微流控生物芯片综合设计方法

[发明专利]基于整数线性规划的微流控芯片多路复用器自动测试方法-CN202310551175.0在审
发明人：黄兴;於志文;郭斌;刘耿耿;曾裕钦;刘辉;何宗易 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于整数线性规划的微流控芯片多路复用器自动测试方法，首先对微流控芯片多路复用器的故障进行建模，然后生成各种测试模式，再通过输入的多路复用器结构分析出该测试模式能覆盖到的故障，之后再最小化测试模式数量，最终将测试模式组合，实现对微流控芯片多路复用器的自动化测试。本发明方法能以更少的测试模式数量实现100％的故障覆盖率。
基于整数线性规划微流控芯片多路复用自动测试方法

[发明专利]考虑体积管理与通道存储的微流控生物芯片物理设计方法-CN202310551176.5在审
发明人：黄兴;於志文;郭斌;刘耿耿;陈正阳;刘辉;何宗易 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑体积管理与通道存储的微流控生物芯片物理设计方法，在模拟退火的迭代过程开始前，预先设计了一个可行的初始解，初始解包括初始布局以及初始布线两个阶段；对于当前解的调整，提出了三种调整策略：1)平移组件或存储通道；2)旋转组件或存储通道；3)交换两组件的位置；在选择好某一调成策略后，需要拆除相关组件的布线，在执行完调整策略后进行布线重绕；最后，为了避免因调整策略而引发的冲突问题，本发明通过重调度技术对流处理任务的执行时间进行调整，从而使得每个调整后的解都是无冲突的。本发明将布局与布线通判考虑，有效地降低生化反应完成时间、流通道长度以及交叉点数量，大大提高布局布线的质量。
考虑体积管理通道存储微流控生物芯片物理设计方法

[发明专利]一种利用耳机运动传感器进行用户认证的方法-CN202310610823.5在审
发明人：崔禾磊;谢炎泽;高梦真;陈亚兴;於志文;郭斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用耳机运动传感器进行用户认证的方法，具体过程为：认证系统首先利用耳机收集用户听音乐时产生的头部运动数据，训练初始的特征提取网络，获取这些用户的局部特征，结合统计学方法获取全局特征，将这两种特征拼接起来作为最终认证时的特征，放入分类器中当做负样本；认证系统在注册阶段利用耳机记录新用户对音乐片段的头部反馈，进行迁移学习，利用迁移之后的神经网络提取新用户的局部特征，利用统计学方法获取全局特征，拼接这两种特征并放入分类器中当做正样本；认证系统在用户认证阶段利用耳机记录用户对音乐的反馈，经过数据处理、特征提取后得到此次认证的特征，与分类器中的正负样本进行比对，判断是否为合法用户。
一种利用耳机运动传感器进行用户认证方法

[发明专利]一种基于层次化通信机制的多智能体协作方法-CN202310285877.9在审
发明人：郭斌;任浩阳;於志文;刘佳琪;孙卓;张江山 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次化通信机制的多智能体协作方法，首先建立组内通信拓扑结构，根据通信距离将智能体划分为不同组；然后建立组间通信拓扑结构，使用基于邻居节点数量的度中心性方法寻找组中高级别智能体；随后进行组内信息聚合与组间信息交换；使用多头注意力机制搭建层次图卷积网络，对于每个注意头，所有输入特征的值表示都通过关系进行加权并相加；然后，将智能体的m个注意头的输出进行串联，然后将其送入具有ReLU非线性的单层MLP，得到卷积层的输出；最后进行动作决策，根据策略采取行动。本发明通过在智能体之间建立合理高效的层次化通信结构，打破中心化的数据获取、聚合与利用，缓解集中式训练的维度灾难问题。
一种基于层次通信机制智能体协方法

[发明专利]一种面向移动边缘网络的相似缓存内容动态放置方法-CN202310581527.7在审
发明人：王亮;王雅茹;苏珊;於志文;郭斌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： H04W28/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向移动边缘网络的相似缓存内容动态放置方法，解决了相似缓存中面临高度动态的内容流行度与网络连接状态的缓存放置问题。首先在协作的移动边缘缓存中引入相似缓存，可以将不同于内容请求的相似内容进行交付。然后公开了一种基于对抗多臂老虎机的相似缓存放置算法和相似内容交付算法；将问题建模为对抗多臂老虎机模型；选择拉动一个手臂，调用相似内容交付算法进行请求处理，收集当前阶段的缓存奖励，返回相似缓存放置算法，根据奖励估计手臂的奖励与权重，重复执行直至终止，算法可以得到适应当前环境的优异的缓存放置方案。通过该方式，本发明能够解决现有的技术存在的相似协作缓存放置的问题。
一种面向移动边缘网络相似缓存内容动态放置方法

[发明专利]一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法-CN202310518944.7在审
发明人：王亮;任静;於志文;郭斌;程荣昌 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L67/1023 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态定价的边缘协同网络最优准入控制方法，解决了用户卸载时延过高和系统负载不均衡的问题。将基于动态定价的准入控制引入到边缘协同网络，在保证公平性情况下，最小化用户的成本并且保证服务商的收益。用户到达计算队列缓冲区后，基于动态定价给出服务费用，通过动态定价协调通信和计算之间的耦合关系，保证每个用户不同大小的数据均能在其能允许的最大时延内得到处理。每个服务器存在一个阈值结构，通过正向差分方法求解出最优的阈值结构。计算队列中任务达到最优阈值结构后，由中央控制器协调被拒绝的任务进入其他最优服务器，实现各个服务器之间的负载均衡。通过该方法，可以以低成本解决用户时延和服务器负载不均衡的问题。
一种动态定价边缘协同网络最优准入控制方法

[发明专利]一种面向移动应用的自动生成人在环深度神经网络方法-CN202310401450.0在审
发明人： 於志文;高伟;王延飞;刘思聪;郭斌;陈逸璇;王辉 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-15 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向移动应用的自动生成人在环深度神经网络方法H‑Gen，首先确定要生成的H‑DNN架构，接下来H‑Gen框架将用户指定的性能要求和资源限制作为输入，并搜索模型压缩程度和人类注释到H‑DNN；然后H‑Gen在训练阶段通过结合模型压缩技术和人工标注的程度作为超参数搜索空间，计算相应的性能和资源指标，并采取两阶段基于强化学习的优化策略来生成H‑DNN；之后在移动设备上加载生成的H‑DNN以进行人在回路推理；最后H‑DNN将评估每个输入样本的推理置信度，低置信度的样本会被送到众包平台进行人工注释，然后反馈给模型，完成最后的推理。通过上述方法，将人类参与作为新的超参数纳入高效H‑DNN生成的设计空间以实现更好的性能‑资源权衡，有效地将人类智能和机器智能结合。
一种面向移动应用自动生成深度神经网络方法

[发明专利]一种基于分层内在激励的多AGV智能调度方法-CN202310346390.7在审
发明人：郭斌;张江山;於志文;孙卓;刘佳琪;王亮;李梦媛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分层内在激励的多AGV智能调度方法，首先，基于多AGV车间搬运场景，建立部分可观测的马尔科夫决策模型；其次，提出分层内在激励机制，用于实时调整AGV的两种内在激励权重；之后，基于多智能体深度强化学习方法BicNet进行训练，最终将训练好的策略网络部署到每个AGV，进行多AGV智能调度。本发明提出了基于多智能体强化学习的调度方法，各个AGV可以基于策略网络进行自组织地智能调度，提高了多AGV的自主调度能力与任务完成水平，为实现多AGV的自学习、自组织的智能调度提供了解决方案。
一种基于分层内在激励 agv 智能调度方法

[发明专利]一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法-CN202310298786.9在审
发明人：郭斌;王虹力;於志文;刘思聪;王柱;王豪;王羽展 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04L67/1023 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态可组合的情境自适应移动边缘计算方法，将端到端深度模型的部署过程解耦为计算单元预分割和深度神经网络(Deep Neural Networks，DNN)原子组合与任务卸载两个阶段。首先基于最细粒度将深度模型进行预分割，并设计时延收益函数对候选分割点进行过滤，仅保留可以带来正时延收益的分割点，这些预分割后的深度模型计算单元被定义为预分割的DNN原子；然后在运行时支持最优预分割DNN原子组合的高效选择；最后以最小的额外开销卸载DNN原子至对应边端设备，完成深度模型部署任务全过程。本发明能使用户尽快获得时延收益同时最小化额外的卸载消耗。
一种动态组合情境自适应移动边缘计算方法

[发明专利]时序松弛约束下超大规模集成电路绕障X结构布线方法-CN202310551173.1在审
发明人：黄兴;於志文;郭斌;刘耿耿;鲁任;何宗易 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/394 文献下载
摘要：本发明公开了一种时序松弛约束下超大规模集成电路绕障X结构布线方法，在粒子群优化方法的基础上，采用一种基于遗传算子的更新方式，通过变异操作和交叉操作使粒子可以通过个体变化和种群之间信息交互来实现粒子群的搜索和更新。对处于半径的所有连线进行遍历，选择最小化线长和时延的布线结构，并允许牺牲少量的线长来增大引脚的时序松弛值。根据连线与障碍组相交的的情况来选择伪Steiner点，通过添加伪Steiner点使得所有引脚之间的连线完全绕障。本发明方法能够有效绕障并优化线长和最坏负松弛值(Worst Negative Slack，WNS)，从而优化芯片的性能。
时序松弛约束超大规模集成电路结构布线方法

[发明专利]一种面向海量数据解决异质图神经网络数据划分不均衡处理的方法-CN202310211374.7在审
发明人：王柱;钱锦麟;安粱义;常远星;赵师瑶;郭斌;於志文 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向海量数据解决异质图神经网络数据划分不均衡的处理方法，属于深度学习领域。该方法首先根据边的交互关系将全图数据均分至各类型子图，将全图G根据类型依赖关系拆分成Ｇ１,G２,…,Gk；使用基于均衡策略的METIS算法进行快速划分，以解决带权的k路图划分问题；根据划分的各类型子图结果，计算矩阵间最大收益，以得到最佳合并方案；根据合并方案查询原始数据集，以组合节点和边集，最终实现大规模数据的均衡划分，得到相应的划分结果。本发明能够在大规模数据划分下进行使用，其划分结果在各个分区内节点数量及类型大致一致，具备较好的负载均衡特性，对于临界节点复制比率不高，并有效的减少了跨分区通讯量，能够较好的支持异质图神经网络模型训练，减少总体训练时间。
一种面向海量数据解决异质图神经网络划分均衡处理方法

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