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公开(公告)号：CN106021352A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610304112.5
申请日：2016-05-10
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30696 , G06K9/6215
Abstract: 本发明公开了一种基于社群分析的学术搜索引擎排序方法，在学术搜索引擎中，基于学术圈内部的著作引用关系和作者合作关系建立二维复杂图模型，将其转化为一维图模型，运用带权重的标记传播方式进行社群分析，将著作信息划分成不同的社群，然后在用户输入所要搜索内容基础上进行社群关系的映射，然后通过基于随机游走过程的排序策略，参考文本相似性和图节点的游走次数对社群内部的内容进行排序，最后得到用户需要的著作集合。本发明方法可以找出学术搜索引擎传统排序方法不能找出的隐藏相关内容，克服传统方法过于依赖文本相似性的缺点，同时该方法的运算需要较少的时间，适用于大型学术搜索引擎排序的场景。
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公开(公告)号：CN102006652A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010531012.9
申请日：2010-11-04
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种无线网络中切换次数最少的导航路径选择方法。首先获得移动节点预通过区域内AP的位置信息；再考虑移动节点的终点D及起点S，以及AP的位置信息决定数目最少的可连续的AP关联序列；最后选择相应的waypoint,从而决定移动节点在无线网络中的移动路径。本发明通过与导航设备相结合，并通过控制无线通讯协议底层的关联协议，来实现相应的优化算法，并分别针对具有全局信息以及仅具有局部信息的情形提出了具体方案，结果表明，该方法均大幅减少了移动过程中的AP切换次数。
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公开(公告)号：CN101170581B
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200710190263.3
申请日：2007-11-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向服务的自适应电力网格通信架构及其通信方法，包括通信层，通信层主要由选择适配器、通信适配器和多个通信接口组成，用于接受上层网格服务通信要求的选择适配器通过各通信接口与通信适配器相连，通信适配器再通过多个通信接口与物理层连接。本发明由不同的接口实现不同的通信协议，上层事务按照一定算法选择合适的通信协议。这样的设计方法使得电力网格通信层同时实现了原有的电力监控系统常用的通信协议和符合OGSA框架的SOAP协议，这样就保证了通信层的高效率和开放性，同时也能对现有产品最大程度兼容。
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公开(公告)号：CN101441571A
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200810235437.8
申请日：2008-12-02
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Python语言的网格系统实现方法，本发明提供了一套扩展的Python NameSpace机制，并提供实现方法，包括重载Python虚拟机的方法，提供透明的Python代理对象，以及对象迁移，代码迁移机制。本发明是基于现在已经得到广泛普及和使用的Python语言，对Python实现进行一系列改造，使得Python语言适合于网格环境。同时在实现Python语言网格化的前提下，不改变Python语法，也不引入新的API库，从而使得现有的大量Python代码，无需修改即可运行在网格环境下，并通过网格环境的支撑，达到更高的执行性能。
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公开(公告)号：CN101414265A
公开(公告)日：2009-04-22
申请号：CN200810235436.3
申请日：2008-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/45
Abstract: 本发明公开了一种基于向量处理器的在线编译方法，首先运用Python代码的map、filter、zip和range函数，将问题以list comprehension的表达方式定义为一组数据和一组处理函数；将Python代码编译成code对象，获取函数体的func_code属性，该属性为PyCode对象，通过dis库中的dis函数，对这个属性进行解析，将Python字节码翻译成对应的操作符；获取到操作符之后，对其进行扫描，分别处理if分支结构和循环结构两种过程。本发明只需要利用Python语言描述问题，即可自动的转换成可以在各种SIMD实现上运行的SIMD代码，大大降低SIMD的应用难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101170581A
公开(公告)日：2008-04-30
申请号：CN200710190263.3
申请日：2007-11-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种面向服务的自适应电力网格通信架构及其通信方法，包括通信层，通信层主要由选择适配器、通信适配器和多个通信接口组成，用于接受上层网格服务通信要求的选择适配器通过各通信接口与通信适配器相连，通信适配器再通过多个通信接口与物理层连接。本发明由不同的接口实现不同的通信协议，上层事务按照一定算法选择合适的通信协议。这样的设计方法使得电力网格通信层同时实现了原有的电力监控系统常用的通信协议和符合OGSA框架的SOAP协议，这样就保证了通信层的高效率和开放性，同时也能对现有产品最大程度兼容。
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公开(公告)号：CN118035778A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410219739.5
申请日：2024-02-28
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/23213 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/049 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于双维度多变量时序特征融合的聚类方法与装置，所述方法通过数据增强模块对原有时间序列数据进行增强，构造用于对比学习的样例对；通过编码模块来对数据进行编码，获得特征表示，该模块包括时序维度特征提取和变量维度特征提取两个子模块，分别用于从时序维度挖掘时序之间的依赖关系以及从变量维度挖掘变量之间的依赖关系；深度聚类模块则用来对编码后的向量进行聚类，评估模型效果。整个模型训练过程中，采用多任务训练的方法，将对比学习及聚类任务统一到同一个训练过程中。本发明通过从两个维度对时间序列数据进行特征提取，与常规的方法相比，有效提高了模型的编码聚类能力以及在面对含有缺失值数据时的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113194493B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202110490184.4
申请日：2021-05-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的无线网络数据缺失属性恢复方法及装置。所述方法包括：将无线网络数据映射成对应的拓扑图结构，依次将存在缺失属性的样本数据映射为拓扑图结构中的节点的属性向量；根据节点的属性向量获取拓扑图结构的邻接矩阵；利用图采样算法将拓扑图结构进行简化，得到稀疏化的邻接矩阵；基于属性向量和稀疏化邻接矩阵，利用图神经网络模型进行学习，输出经过重构后恢复的属性向量。本发明方法使用基于图自动编码器的属性恢复框架，采用基于策略梯度的图神经网络学习算法，直接对无线网络数据的属性恢复问题进行建模和学习，充分利用了无线网络数据中相关性，从而提高无线网络数据恢复的属性的性能。
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公开(公告)号：CN110278149B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910537886.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于深度强化学习的多路径传输控制协议数据包调度方法。在多路径传输控制协议(MPTCP)中，通过设置周期性的调度机制，将数据包调度过程转化为马尔可夫决策过程，并通过深度强化学习，用神经网络表示MPTCP的数据包调度策略，并且学出各种网络环境下的最优数据包调度策略。从根本上解决启发式MPTCP数据包调度无法适应复杂多样的动态网络环境导致MPTCP性能下降的问题。本发明方法使用Actor‑Critic强化学习框架，采用基于策略梯度的深度强化学习算法，直接对MPTCP数据包调度策略进行建模和学习，从而提高策略优化效率，加速MPTCP数据包调度策略神经网络的训练。
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