-
公开(公告)号：CN109547541A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811338737.9
申请日：2018-11-12
Applicant: 安徽师范大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明适用于云计算技术领域，提供了一种雾计算环境下基于过滤与分配机制的节点低开销协作方法，包括如下步骤：S1、服务器接收任务请求；S2、基于任务请求检测队列当前是否已满，若队列未满，则将任务插入队列；S3、基于任务的需求来选择协作节点；S4、基于最小延迟将子任务分配给协作节点。在选择协作节点之前，对雾节点的属性标签化，通过分析雾节点标签选择协作雾节点，可以降低雾节点间通信的开销；通过改进的Bloom Filter对所挑选的协作节点进行过滤，保证了节点的安全性；基于最小延迟的任务分配算法给各协作节点分配任务，减小了延迟。
-
公开(公告)号：CN109255079A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811345729.7
申请日：2018-11-13
Applicant: 安徽师范大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/10 , H04L29/08
Abstract: 本发明适用于云计算技术领域，提供了一种基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐系统及方法，该方法包括：S1、接收用云用户Ui提交的个性化需求Pk，即选择若干最为看重的属性；S2、基于云用户Ui在评价数据库中的历史评价数据，获取云用户在个性化需求Pk下针对各云服务J的评分；S3、向云用户Ui推荐评分最高的云服务。本发明提供的基于稀疏线性方法的云服务个性化推荐方法具有如下有益技术效果：1.可以精准且灵活地定义个性化需求；2.通过学习的相关历史数据来获取云用户在各个性化需求下与无个性需求下的偏差，基于偏差来进行预测，使得推荐结果更为精准。
-
公开(公告)号：CN104539731A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510023305.9
申请日：2015-01-16
Applicant: 安徽师范大学
Inventor： 张佩云
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/32
Abstract: 本发明公开了一种基于社会网络节点寻优的可信服务扩散方法及装置，所述方法包括：根据社会网络节点服务扩散成功率，确定每个社会网络节点的信任度；根据每个社会网络节点的信任度，确定每个社会网络节点是否为可信节点；对于所确定的可信节点，根据可信节点服务扩散成功次数和成功率、可信节点与邻居节点的关联量、邻居节点数量，确定可信节点服务扩散量；根据可信节点服务扩散量，确定可信节点是否为优势节点，以便利用所确定的优势节点进行可信服务扩散。本发明能够提高可信服务扩散速度。
-
公开(公告)号：CN112330019B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011218052.8
申请日：2020-11-04
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开一种区块链交易通道数据传输优化方法，包括：S1、区块链交易通道方发起一笔交易，为该交易生成一定数量的消息并广播到区块链通道；S2、分析通道余额，获取余额满足交易金额要求的通道，以构成数组；S3、在数组找到每条链路的最佳稳态输出率，并将最佳稳态输出率赋值给所在链路所有通道；S4、基于通道状态和通道选择偏好建立非合作博弈的通道交易传输模型，求解通道交易传输模型获取最优通道传输概率，将数组中的每一个通道都博弈到最优通道传输概率。该模型包括通道交易传输时间和通道选择偏好约束两个参数，通过非合作博弈，每个通道能够找到最优交易传输性能的纳什均衡点，在该均衡点的通道交易传输性能最优，从而提高交易传输性能。
-
公开(公告)号：CN112330019A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011218052.8
申请日：2020-11-04
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开一种区块链交易通道数据传输优化方法，包括：S1、区块链交易通道方发起一笔交易，为该交易生成一定数量的消息并广播到区块链通道；S2、分析通道余额，获取余额满足交易金额要求的通道，以构成数组；S3、在数组找到每条链路的最佳稳态输出率，并将最佳稳态输出率赋值给所在链路所有通道；S4、基于通道状态和通道选择偏好建立非合作博弈的通道交易传输模型，求解通道交易传输模型获取最优通道传输概率，将数组中的每一个通道都博弈到最优通道传输概率。该模型包括通道交易传输时间和通道选择偏好约束两个参数，通过非合作博弈，每个通道能够找到最优交易传输性能的纳什均衡点，在该均衡点的通道交易传输性能最优，从而提高交易传输性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111245857A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010053929.6
申请日：2020-01-17
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明公开一种区块链环境下通道网络稳态演化博弈方法，基于有限理性和生物进化过程的“复制动态”机制，将通道网络中节点交易建模为动态演化博弈模型，该模型设计一种基于演化博弈的通道网络动态防御机制，该机制在I型节点的策略空间上增加一个防御策略，并考虑在部署防御策略的情况下II型节点攻击的成本与成功率，该防御机制可帮助I型节点以一定的概率抵抗II型节点的攻击行为。该模型的节点具有有限理性的进化学习能力，能够根据攻击者的不同攻击策略，动态调整各自策略来达到有效防御。
-
公开(公告)号：CN110187989A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910440265.6
申请日：2019-05-24
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明适用于雾计算技术领域，提供了一种雾环境下基于Markov Chain的容错策略选择方法，该方法具体包括如下步骤：S1、对于有N个雾节点的雾系统，预测雾系统中有i个雾节点故障的稳态概率πi，i依次取值0，1,2，…N；S2、检测πi是否大于预设值，若检测结果为是，则输出综合代价最低的容错策略，综合代价是基于容错策略的价格及时间来评价。基于雾系统的稳态概率选取代价低的容错策略，兼顾容错策略的时间和成本，提高雾计算可靠性的目的。
-
公开(公告)号：CN107070954A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710437262.8
申请日：2017-06-12
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明揭示了一种基于匿名的信任评价方法，匿名连接池内的云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区通过连接管理器建立匿名连接，每个云用户数据缓冲区均与相应云用户连接，每个云服务商数据缓冲区均与相应云服务商连接，每个所述云用户数据缓冲区和云服务商数据缓冲区均设有存储所连接云用户和云服务商信任评价值的信任存储表；本发明是一种基于匿名评价的信任计算模型并进行博弈分析、云服务商的串谋欺骗行为进行惩罚等，实现了可靠的匿名评价模型，解决了传统的信任计算由于串谋、恶意攻击带来的信任评价不可靠的问题。
-
公开(公告)号：CN112700067B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202110050515.2
申请日：2021-01-14
Applicant: 安徽师范大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及一种不可靠移动边缘环境下服务质量的预测方法及系统,包括：对每个用户收集到的数据集中的数值进行预处理；每个用户根据预处理的数据，构建一个本地服务质量矩阵，且每个用户将所述本地服务质量矩阵分解为本地用户潜在矩阵和本地服务潜在矩阵；中央服务器收集所有用户的本地服务潜在矩阵，并整合为全局服务潜在矩阵，所述中央服务器将所述全局服务潜在矩阵发送到所有用户，每个用户根据本地用户潜在矩阵和全局服务潜在矩阵来预测未访问服务质量的数值。本发明预测准确，可靠性更高。
-
公开(公告)号：CN110519246B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910753834.2
申请日：2019-08-15
Applicant: 安徽师范大学
Abstract: 本发明适用于区块链技术领域，提供一种基于信任区块链节点的信任度计算方法，包括如下步骤：S1、针对信任区块链网络中的节点，基于节点的交易信任值Cd及行为信任值Fb来计算节点的综合信任值；S2、对节点的综合信任值加入时间戳，形成带有时间戳的综合信任值。综合节点交易产生的信任值与节点行为产生的信任值来计算节点的综合信任值，基于综合信任值选出可信节点，有效保证区块链网络环境的安全，同时降低平均事务延时和提高出块速率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
34
records
(took 0.022 seconds)
