面向异构边云协同智能系统的多组件应用的延迟预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201911282101.1
IPC分类号：H04L12/24;H04L29/08;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-12-13
申请人：
西安交通大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	面向异构边云协同智能系统的多组件应用的延迟预测方法
申请号	CN201911282101.1	申请日期	2019-12-13
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-05-19	公开/公告号	CN111181773A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L12/24 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L12/00 数据交换网络（存储器、输入/输出设备或中央处理单元之间的信息或其他信号的互连或传送入G06F13/00）〔5，2006.01〕 H04L12/02 零部件〔5〕 H04L12/24 用于维护或管理的装置〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;H;0;4;L;2;9;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安交通大学	申请人地址	陕西省西安市咸宁西路28号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安交通大学	当前权利人	西安交通大学
发明人	杨树森;李俊儒;王艺蒙;王路辉;任雪斌;赵聪;赵鹏;韩青;李颖;张红
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	李晓晓

摘要

本发明公开了面向异构边云协同智能系统的多组件应用的延迟预测方法，本发明提供了一种延迟敏感的多跳应用如何精确刻画每个组件的延迟和精确建模问题一个高可用的解决方案，选择延迟敏感的不同应用，基于对不同的应用刻划不同的流程，对数据集选取不同的机器学习方法和/或深度学习算法进行训练，并搭建基于容器的测试平台，生成边云协同的放置方案，将获取的数据放入数据库中，进行特征提取和预处理生成新的数据集，在延迟预测算法中进行训练，最终得到组件延迟的预测样本。给多条应用的延迟精确刻画提供了一个可靠的方案。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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