专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于强化学习的多边缘协同负载均衡任务调度方法-CN202111000830.0有效
  • 陈哲毅;胡俊钦;陈星 - 福州大学
  • 2021-08-30 - 2023-08-08 - G06F9/48
  • 本发明涉及一种基于强化学习的多边缘协同负载均衡任务调度方法,一种基于强化学习的多边缘协同负载均衡任务调度方法,包括以下步骤:步骤S1:根据历史数据集,使用强化学习算法来评估不同系统状态下各调整操作的Q值;步骤S2:对步骤S1中构建Q值表中调整操作的Q值进行预处理,然后用机器学习算法训练一个Q值预测模型;步骤S3:每个边缘根据Q值预测模型独立并行地进行决策。本发明将强化学习和机器学习相结合结合,设计无线城域网中的多边缘协同负载均衡算法。每个边缘节点仅利用局部信息,便可独立进行本节点和相邻节点间的负载均衡调度,经过反馈控制和多边缘协同逐步寻找合适的负载均衡方案。所寻找的方案可以有效地减少任务的响应时间。
  • 一种基于强化学习多边协同负载均衡任务调度方法
  • [发明专利]强化学习和机器学习相结合的云软件服务资源分配方法-CN202010932875.0有效
  • 陈星;朱芳宁;杨立坚;胡俊钦 - 福州大学
  • 2020-09-08 - 2023-07-04 - G06F9/455
  • 本发明涉及一种强化学习和机器学习相结合的云软件服务资源分配方法。建立面向变化负载的管理操作决策模型。首先,使用强化学习方法,针对历史数据计算每一管理操作在不同环境、状态下的Q值;其次,使用机器学习方法,基于Q值预测模型,输入环境和状态,就能预测每一管理操作的Q值;最后,根据Q值预测模型,在运行时进行管理操作决策,通过反馈控制,逐步推理合适的资源分配方案。本发明方法使用在实际应用RUBiS中,结果显示:本发明方法能够提高云应用资源分配的有效性,管理操作决策的正确性达到92.3%,相比传统机器学习方法,资源分配效果提高约6%。
  • 强化学习机器相结合软件服务资源分配方法
  • [发明专利]边缘环境下深度神经网络应用的计算迁移调度方法-CN201911143030.7有效
  • 陈星;胡俊钦;张佳俊;黄引豪;陈佳晴 - 福州大学
  • 2019-11-20 - 2023-03-24 - G06F9/48
  • 本发明涉及一种边缘环境下深度神经网络应用的计算迁移调度方法,该方法基于评估算法和遗传算法寻找一个最优调度方案,通过该最优调度方案使n个任务平均响应时间最小,具体为:把n个任务按层划分成n×m个子任务,每一个子任务对应一个基因位点,每一个基因位点上的基因表示该基因位点对应的子任务的执行节点,每一个个体即为一个可行解;采用评估算法计算每一个个体的平均响应时间,找出这一代群体中的最优个体;计算种群的平均响应时间,并依次进行选择操作、交叉操作和变异操作,得到子代群体;不断迭代,在不断更新的子代群体中找到最优个体,即最优调度方案,得到最优调度方案的平均响应时间。该方法有利于减少计算迁移调度时间。
  • 边缘环境深度神经网络应用计算迁移调度方法
  • [发明专利]业务配置方法和装置-CN201110371517.8无效
  • 胡俊钦;李志强;刘金龙 - 华为技术有限公司
  • 2011-11-21 - 2012-04-11 - H04L12/24
  • 本发明提供了一种业务配置方法和装置,涉及通信领域,能够使用户在可视化的引导下进行业务配置,提高业务配置效率。所述方法包括:根据用户选择的组网形态,显示与所述组网形态对应的拓扑图,所述拓扑图上包括组网网元对应的图标和组网网元间的连接对应的连线,其中,所述拓扑图上组网网元对应的图标指示所述组网网元是否需要配置,和/或所述拓扑图上组网网元间的连接对应的连线指示所述连接是否需要配置,以使用户根据所述拓扑图进行业务配置;根据用户对所述拓扑图的响应进行所述组网网元和/或所述组网网元间的连接所对应的业务配置。本发明可用于通信网管中的业务配置过程。
  • 业务配置方法装置

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