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[发明专利]一种用于边缘设备的神经网络动态早退加速推理方法-CN202310808099.7在审
发明人：郝家炜;徐冠宇;郝志伟;安旭溟;胡晗 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开的一种用于边缘设备的神经网络动态早退加速推理方法，属于边缘计算领域。使用异构退出头结构，提高模型的特征提取能力，实现更高的模型精度、更快的推理速度和更低的模型运算复杂度；使用两阶段训练策略训练基于异构退出头的动态早退模型，更充分地发挥退出头的潜能，进一步提高模型精度，降低模型运算复杂度；使用动态推理方法，动态执行部分网络，节省计算资源；同时根据输入数据的复杂性动态选择模型输出路径，以适应不同场景，实现精度‑效率之间的权衡。本发明适用于边缘计算领域，提高模型精度，加快推理速度并且降低模型运算复杂度，为基于复杂模型的智能应用在边缘设备的部署提供支撑。
一种用于边缘设备神经网络动态早退加速推理方法

[发明专利]一种求解多商品流最大并发流的流偏差方法-CN201810965570.2有效
发明人：张宇;郭彦涛;陈延祥;安旭溟;王亚东;安建平;卜祥元 -专利权人：北京理工大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2018-08-23 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： H04L12/751 文献下载
摘要：本发明涉及一种求解多商品流最大并发流的流偏差算法，属于多商品流问题及通信网络路由技术领域。核心思想是先以较大的步长进行迭代，在接近最优解时，采用慢速迭代来保证算法精确度。包括：1)建立问题模型；2)初始化问题模型；3)初始化多商品流变量2和3、快速迭代指示变量、多商品流流量及内循环迭代次数；4)均分平衡已有的多商品流流量，包括A)求解最小代价流及生成多商品流；B)求解平衡后的多商品流；C)多商品流的均衡度满足退出条件跳至5)否则跳A)；5).判断是否已得到满足精度要求的解，若是结束本算法，否则跳至3)。本发明能在不损失计算精度条件下，显著降低运算复杂度，快速得到满足要求的路由。
一种求解商品最大并发偏差方法

[发明专利]一种基于强化学习的命名数据网络拥塞控制方法-CN201810964187.5有效
发明人：张宇;郭彦涛;王亚东;安旭溟;陈延祥;安建平;卜祥元 -专利权人：北京理工大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2018-08-23 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： H04L12/801 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于强化学习的命名数据网络拥塞控制方法，属于网络信息传输通信技术领域。本方法从转发策略的角度出发，通过将路由节点转发兴趣包的过程映射为马尔可夫决策过程，以最小响应时间为目标，在考虑NDN中的网内缓存、多路径转发，并不对链路容量或数据包大小做任何假设的情况下，采用强化学习的方法求解最优策略。强化学习求解方法中，具体采用结合资格迹的Sarsa算法——Sarsa(λ)算法，以获得理论上良好的算法性能。本方法通过动态转发策略智能地选择转发端口，尽量避免向拥塞链路发送流量，以主动规避和缓解拥塞。
强化学习算法数据网络拥塞控制求解马尔可夫决策过程转发缓存通信技术领域网络信息传输动态转发发送流量路由节点拥塞链路主动规避转发策略转发端口最优策略多路径数据包映射对链拥塞智能响应缓解资格

[发明专利]一种基于斯坦纳树的命名数据网络多播路由方法-CN201810964702.X有效
发明人：张宇;郭彦涛;安旭溟;王亚东;陈延祥;安建平;卜祥元 -专利权人：北京理工大学;中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请日： 2018-08-23 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： H04L12/761 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于斯坦纳树的命名数据网络多播路由方法，属于通信与网络技术领域。本方法在计算多播路由时，先通过预处理删掉网络拓扑中不可能出现在可行解中的点与弧，缩小网络规模，降低计算路由的运算时间和存储开销，然后将多播路由问题解释为有向图的斯坦纳树问题，通过构建最小多播树来求解多播路由。本发明方法考虑了命名数据网络中节点缓存的作用，缩小了网络规模，降低了构建最小多播树的计算成本。
多播路由数据网络斯坦纳树网络规模多播树构建预处理网络技术领域存储开销节点缓存网络拓扑可行解有向图路由求解运算通信