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[发明专利]迁移强化学习方法和装置-CN202010097417.X在审
发明人：范顺国;陈昊;曹梦佳 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2020-02-17 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本公开提供一种迁移强化学习方法和装置。迁移强化学习装置分别为各源任务和目标任务建立相应的MDP模型；分别计算各源任务的MDP模型与目标任务的MDP模型之间的距离；根据所得到的距离选择出迁移源任务，其中迁移源任务的MDP模型与目标任务的MDP模型之间的距离小于预设门限；将迁移源任务的知识迁移到目标任务中；对目标任务进行强化学习。
迁移强化学习方法装置

[发明专利]一种基于云平台的数据迁移方法-CN201510195066.5有效
发明人：马泳宇 -专利权人：成都睿峰科技有限公司
申请日： 2015-04-22 - 公布日： 2018-01-16 - 主分类号： G06F9/455 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于云平台的数据迁移方法，该方法包括(1)待迁移物理主机向其通信范围内的各物理主机发送虚拟机迁移请求；(2)各物理主机接收到虚拟机迁移请求后，各物理主机计算各项可用资源，获得性能矢量(3)获得虚拟机需求与物理主机性能矢量之间的适配矢量并将适配矢量D发送给待迁移物理主机；(4)待迁移物理主机收到各物理主机的适配矢量后，计算相互之间的距离，并根据距离的排序结果选择距离平均值最近的目标物理主机进行迁移本发明提出了一种基于云平台的数据迁移方法，进一步优化了虚拟机的迁移过程，减小了性能和资源消耗，降低了总的迁移时间。
一种基于平台数据迁移方法

[发明专利]计算任务迁移方法及计算任务迁移器-CN201810798448.0有效
发明人：王智明;徐雷;毋涛 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开一种计算任务迁移方法及计算任务迁移器。该计算任务迁移方法包括：步骤S1、获取各计算任务迁移矩阵，所述计算任务迁移矩阵包括当前的迁移距离成本、当前的迁移流量成本和当前的迁移负载均衡度；步骤S2、根据各计算任务迁移矩阵的当前的迁移距离成本、当前的迁移流量成本和当前的迁移负载均衡度确定出最优计算任务迁移矩阵；步骤S3、输出所述最优计算任务迁移矩阵。本发明提供的计算任务迁移方法及计算任务迁移器，通过确定出最优计算任务迁移矩阵，从而确定出与最优计算任务迁移矩阵对应的最优计算任务迁移策略，实现了计算任务迁移的低时延、低流量成本及负载均衡。
计算任务迁移方法

[发明专利]一种组织迁移装置-CN202210695764.1在审
发明人：范振敏;展童语;徐建达;叶霞;刘明;史璠 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： A61B17/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种组织迁移装置，包括第一定位装置、第二定位装置和骨迁移装置，所述骨迁移装置可以带动骨头上下迁移；所述骨迁移装置设置于所述第一定位装置与所述第二定位装置之间，所述骨迁移装置通过移动绳的两端分别所述第一定位装置、所述第二定位装置连接，所述移动绳贯穿所述骨迁移装置；所述骨迁移装置包括限位机构，通过所述限位机构用于限制所述骨迁移装置一次迁移的距离。本发明操作简单，迁移系统结构稳定，且固定了骨迁移时上升和下降的微小距离，防止出现操作时用力不当导致的疼痛。移动绳的设计减小了整个装置的重量和体积，并且可以调整迁移角度以及迁移和定位的范围。
一种组织迁移装置

[发明专利]一种基于文件缓存的调度方法、装置与计算设备-CN202210184379.0在审
发明人：胡翔;周鹏;叶中玉;余昇锦 -专利权人：西安统信软件技术有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F16/172 文献下载
摘要：上述方法包括步骤：在多核系统全部节点的CPU之中，至少基于CPU负载大小确定迁出进程CPU和迁移目标CPU；当所述迁出进程CPU与所述迁移目标CPU不满足负载均衡条件时，遍历所述迁出进程CPU上的所有进程，根据每个进程访问的文件缓存的大小确定待迁移进程；计算确定出的待迁移进程访问的文件缓存所对应的节点与所述迁移目标CPU所在节点之间的距离；将所述距离小于或者等于距离阈值的待迁移进程迁移至所述迁移目标CPU
一种基于文件缓存调度方法装置计算设备

[发明专利]一种基于文件缓存的调度方法、装置与计算设备-CN202111532837.7有效
发明人：胡翔;周鹏;叶中玉;余昇锦 -专利权人：西安统信软件技术有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F16/172 文献下载
摘要：上述方法包括步骤：在多核系统全部节点的CPU之中，至少基于CPU负载大小确定迁出进程CPU和迁移目标CPU；当所述迁出进程CPU与所述迁移目标CPU不满足负载均衡条件时，遍历所述迁出进程CPU上的所有进程，根据每个进程访问的文件缓存的大小确定待迁移进程；计算确定出的待迁移进程访问的文件缓存所对应的节点与所述迁移目标CPU所在节点之间的距离；将所述距离小于或者等于距离阈值的待迁移进程迁移至所述迁移目标CPU
一种基于文件缓存调度方法装置计算设备

[发明专利]基于MMD和TSP的频域载荷识别的模型迁移学习源域选择方法-CN202010777752.4有效
发明人：王成;陈德蕾;崔振凯 -专利权人：华侨大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N3/126 文献下载
摘要：本发明提出一种MMD和TSP的频域载荷识别的模型迁移学习源域选择方法，首先利用MMD距离度量不同频率下样本数据间的差异，得到不同频率间MMD距离矩阵D；其次，通过遗传算法求解访问所有频率所需MMD距离总和的最小代价，求解MMD距离矩阵的TSP问题；最后，利用遗传算法得到迁移顺序频率序列进行频域载荷识别神经网络模型的迁移学习。本发明提出一种MMD和TSP的频域载荷识别的模型迁移学习源域选择方法，通过进行迁移顺序的选择，可以得到更好的神经网络模型，有效提高模型精度，减少训练时间、得到更高的识别精度。
基于 mmd tsp 载荷识别模型迁移学习选择方法

[发明专利]一种用于相似产品剩余寿命预测的数据迁移方法-CN202110647242.X有效
发明人：马剑;刘学;邹新宇;尚芃超;丁宇;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于相似产品剩余寿命预测的数据迁移方法，包括：利用目标相似产品数据对历史数据库中全寿命相似产品中相同长度数据进行样本筛选处理，得到性能衰退序列数据的可迁移样本；通过将目标相似产品数据与所得到的性能衰退序列数据的可迁移样本之间的余弦距离作为相似产品的可迁移程度，选择最小余弦距离的相似产品的迁移样本；利用目标相似产品数据De和相似产品的可迁移样本Dts训练SDA数据迁移模型；利用训练好的SDA数据迁移模型生成可迁移样本全寿命序列。
一种用于相似产品剩余寿命预测数据迁移方法

[发明专利]一种用于短期负荷迁移预测的迁移源选择方法及系统-CN202310792615.1在审
发明人：韦南;尹创;殷丽华;孙哲;阮楚鸿;刘金源 -专利权人：广州大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本说明书实施例提供了一种用于短期负荷迁移预测的迁移源选择方法及系统，其中，方法包括：S1.根据目标源数据长度对迁移源数据进行预处理，得到与目标源数据等长的子序列；S2.对每一个所述子序列通过Wasserstein距离度量迁移源和目标源间的最优传输距离WD，采用最大信息系数方法计算迁移源和目标源间的最大信息系数MIC；S3.以WD为横坐标，MIC为纵坐标构建WD‑MIC曲线；S4.通过计算WD‑MIC曲线下的面积作为迁移源和目标源的相似度，选择相似度最大的迁移源作为最终迁移源。本发明可以有效避免多源迁移预测中的负迁移。
一种用于短期负荷迁移预测选择方法系统

[发明专利]基于深度迁移学习的归纳式雷达高分辨距离像识别方法-CN201810932269.1有效
发明人：黄悦;丁兴号;余宪;王继天;文艺 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于深度迁移学习的归纳式雷达高分辨距离像识别方法，涉及雷达信号处理。真实目标信号与辅助仿真数据的预处理；深度模型的选择及优化；深度迁移学习中归纳式迁移策略的应用。针对完备的高分辨距离像数据获取困难的实际问题，提出了基于深度迁移学习的目标识别框架，可以有效提高样本量少、姿态非完备的雷达高分辨距离像的识别性能。建立在深度学习与机器学习中迁移学习的基础上，实用性强，可移植性强，能够满足大多数小样本、非完备等情况下弱监督学习的需求。
基于深度迁移学习归纳雷达分辨距离识别方法

[发明专利]基于Wasserstein距离的卷积神经网络对抗迁移学习方法及其应用-CN201910624662.9在审
发明人：袁烨;周倍同;程骋;李星毅;马贵君 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Wasserstein距离的卷积神经网络对抗迁移学习方法及其应用，包括：采用待迁移的卷积神经网络，得到源域标记样本集的源域特征集和源域故障判断集以及目标域样本集的目标特征集；以最大化源域特征集和目标特征集之间的Wasserstein距离并最小化Wasserstein距离和源域故障判断集的判断损失值的加和为目标，基于收敛判据，实现卷积神经网络的对抗迁移学习。本发明在卷积神经网络的迁移学习中引入Wasserstein距离，以Wasserstein距离最大为目标，提高对两种样本集所提取的特征的区分敏感度，再以Wasserstein距离和源域故障判断集的损失值的加和最小为目标，以提高卷积神经网络的判断精度，在保证故障诊断能力的同时对样本数据和网络结构要求低，可适用于多工况间迁移，实际应用性强。
卷积神经网络源域迁移特征集故障判断样本集对抗学习故障诊断能力标记样本网络结构样本数据多工况敏感度目标域应用性最大化最小化判据收敛应用引入保证

[发明专利]一种多脉冲场离子注入压缩离子迁移管-CN202111491428.7在审
发明人：王卫国;仓怀文;黄卫;张远智;李海洋 -专利权人：中国科学院大连化学物理研究所
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H01J49/06 文献下载
摘要：本发明涉及分析仪器中的一种多脉冲场离子注入压缩离子迁移管，包括绝缘内筒，BN离子门，和法拉第盘；BN离子门将绝缘内筒分为两个区域电离反应区和迁移区；于迁移区靠近法拉底盘处设有漂气入口，于电离反应区远离BN离子门一侧设有气体出口、靠近BN离子门一侧设有样品入口；于BN离子门上开门时施加的电势U1，电离反应区电场强度为E1，迁移区电场强度为E2；于电离反应区内、距离(离子迁移管轴线方向的距离)BN离子门为L1的位置设有垂直于离子迁移管轴线方向的金属栅网作为脉冲离子注入栅网；于脉冲离子注入栅网上施加的电势为U1+El×L1+P1，于迁移区内、距离(离子迁移管轴线方向的距离)BN离子门为L2的位置设有垂直于离子迁移管轴线方向的脉冲压缩金属栅网
一种脉冲离子注入压缩迁移

[发明专利]一种软件定义网络负载均衡方法、系统及装置-CN202010152449.5在审
发明人：邵刚;吴文勤;殷磊;张曦;丁晨阳;胡阳;张笑源;张俊尧;景春峰;陈泽;朱骥 -专利权人：国网重庆市电力公司南岸供电分公司;国家电网有限公司;南京南瑞信息通信科技有限公司
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2020-08-21 - 主分类号： H04L29/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件定义网络负载均衡方法，包括根据接收的集群内各控制器的负载信息，确定需要迁移交换机的过载控制器；根据过载控制器与其所连交换机之间的距离以及预设的迁移概率模型，确定需要迁移的交换机；根据过载控制器与剩余控制器之间的距离以及预设的空闲概率模型，确定剩余控制器中接收迁移交换机的空闲控制器；发出迁移指令，控制需要迁移的交换机向空闲控制器迁移。本发明在迁移过程中考虑了距离因素，使得负载分布更均匀；同时本发明的控制器不负责监控网络负责、不收集其他控制器的负载信息、不进行决策，控制器之间不存在频繁的通信，降低网络延时，提高了控制器性能。
一种软件定义网络负载均衡方法系统装置

[发明专利]一种相似产品剩余寿命预测的方法-CN202110649048.5在审
发明人：马剑;刘学;邹新宇;尚芃超;丁宇;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种相似产品剩余寿命预测，包括：利用目标相似产品数据对历史数据库中全寿命相似产品中相同长度数据进行样本筛选处理，得到性能衰退序列数据的可迁移样本；通过将目标相似产品数据与所得到的性能衰退序列数据的可迁移样本之间的余弦距离作为相似产品的可迁移程度，选择最小余弦距离的相似产品的迁移样本；利用目标相似产品数据De和相似产品的可迁移样本Dts训练SDASDA数据迁移模型；利用训练好的SDASDA数据迁移模型生成可迁移样本全寿命序列；利用所生成的可迁移样本全寿命序列训练相似产品剩余寿命预测模型，对相似产品剩余寿命进行预测。
一种相似产品剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于NoC多核同构系统的负载判断方法的任务迁移方法-CN201610994503.4有效
发明人：付方发;王进祥;廖军;吴子旭;苏阳平 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-03-28 - 公布日： 2019-07-02 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：一种基于NoC多核同构系统的负载判断方法的任务迁移方法，它涉及一种基于NoC多核同构系统的负载判断方法的任务迁移方法。本发明要解决在NoC多核同构系统中任务迁移过程中任务迁移颠簸、系统运行时间开销大和迁移通信距离开销大的问题。本发明的任务迁移方法：根据基于NoC多核同构系统的负载判断方法获取重载节点列表、轻载节点列表；对节点列表中节点个数分析和获得权重矩阵；计算重载节点列表中每个节点的n步长区域，满足终止条件，得到候选轻载节点矩阵和步长矩阵；获取加权后的步长矩阵；计算得到迁移通信距离最小化的配对组合；进行任务迁移。
一种基于 noc 多核同构系统负载判断方法任务迁移

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