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公开(公告)号：CN115514651A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211126877.6
申请日：2022-09-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L41/12 , H04L45/125 , H04L45/121
Abstract: 本发明公开了一种基于软件定义层叠网的云边数据传输路径规划方法及系统，涉及网络传输技术领域，方法包括：控制节点接收源节点通过与源节点连接的转发节点发送的请求信息，请求信息包括源节点请求进行数据传输的目标节点信息、传输带宽和时延需求，目标节点为预先构建好的数据传输网络中的任一云端节点；控制节点获取数据传输网络中每个转发节点各自对应的状态信息和链路信息；状态信息包括转发节点与其他转发节点、源节点、控制节点之间的连接链路信息，以及转发节点的剩余空间大小；链路信息包括转发节点的最大可用带宽和延迟时间；控制节点根据请求信息、状态信息和链路信息，建立源节点与目标节点之间的第一数据传输路径。
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公开(公告)号：CN114741572A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210364463.0
申请日：2022-04-08
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F16/906
Abstract: 一种基于图卷积神经网络群组发现的群组推荐方法，根据电影主题类别将用户—电影交互数据划分为数据子集，使用各数据子集构建用户—电影交互图，通过图卷积网络从交互图中学习用户/电影嵌入表示，然后利用Kmeans算法进行群组发现，通过均值融合策略，将群组成员嵌入表示融合为群组嵌入表示，最后将群组嵌入表示与电影嵌入表示进行内积得到群组对电影的预测偏好得分，根据偏好得分向群组推荐电影。侧重于群组发现阶段的用户嵌入获取方法，考虑了群组的内部一致性对群组推荐算法性能的影响，将用户—电影的交互信息融入用户/电影的特征信息之中，提高了群组发现中的用户嵌入表示的准确度，进而增强了群组推荐算法的性能。
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公开(公告)号：CN110263684B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201910489830.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于轻量级神经网络的心电图分类方法，通过单导联心电图数据和轻量级神经网络模型实现心律失常自动分类的方法。首先，肢体II导联心电信号蕴含足够的信息；其次，使用卷积核大小为1的卷积层和全局平均池化层压缩特征维度；最后使用流线型的深度可分离卷积快速提取特征。利用单导联数据集和轻量级神经网络模型可以在保证模型准确率的基础上大幅度提高模型运算速度。
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公开(公告)号：CN111460953A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010221886.8
申请日：2020-03-26
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于对抗域自适应学习的心电信号分类方法，使用多尺度特征提取模块提取的特征是高度域不变的，减少了域间差异，源域样本训练的模型也可以在目标域上更好的应用，网络训练结束后，保存最优模型，将新的心拍样本输入到保存的最优模型中，获得最终分类效果。使用多特征提取器可以增加特征的丰富性，更加全面的提取心电信号的细节信息，同时使用对抗域自适应学习的方法，可改善不同域样本分布不同的现象，获得高度概括源域样本和目标域样本之间的域不变特征，通过这些特征训练一个对目标域高度适用的分类模型，可提高数据分布不同的跨域心电信号的分类精度。
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公开(公告)号：CN111436926A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010257349.9
申请日：2020-04-03
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0472 , A61B5/00
Abstract: 一种基于统计特征和卷积循环神经网络的房颤信号检测方法，通过对两种不同类型不同维度的特征进行融合，得到特征集，使用粒子群优化算法训练支持向量机，并使用带权重的支持向量机对心电信号进行分类，将统计特征和卷积循环神经网络结合起来，有效解决了目前房颤信号检测存在的问题，更加全面的概括了房颤信号的特征，提高了房颤限号检测的精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111419220A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010227774.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东大学齐鲁医院
Abstract: 一种基于共振稀疏分解的十二导联心电信号房颤检测方法，根据房颤信号的特点，利用共振稀疏分解对心电信号进行处理，将分解出的低共振分量部分送入神经网络中进行训练，逐个导联训练后通过投票算法（Voting）将各训练模型得出的概率进行联合运算，得到最终的检测结果，用于房颤检测时无需额外手工提取其他特征，网络结构简单，缩短了运算时间，可以实现实时房颤信号检测。针对房颤信号中“P波消失，出现F波”的表现特点，以共振稀疏分解为基础，突出房颤信号特点，通过简单的神经网络结构，保准准确率的基础上减少了运算时间。
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公开(公告)号：CN111158376B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010034979.X
申请日：2020-01-14
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种松软崎岖地形中摇杆摇臂式星球车轨迹跟踪协调控制方法，基于运动学和动力学分析设计基于三维运动学信息的动力学模型，然后基于此模型设计误差增广系统，并基于系统模型设计混合H2/H∞‑QP控制器，通过分层求解优化问题，得到整车控制输入和车轮控制输入，并通过速度模式下的力跟踪控制器来实现车轮转速控制输入的计算，最终通过该输入实现在轨迹跟踪的过程中保证跟踪误差稳定在可接受范围内的同时，协调分配各车轮的控制输入，降低同侧车轮之间的内力损耗。
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公开(公告)号：CN111158376A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010034979.X
申请日：2020-01-14
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种松软崎岖地形中摇杆摇臂式星球车轨迹跟踪协调控制方法，基于运动学和动力学分析设计基于三维运动学信息的动力学模型，然后基于此模型设计误差增广系统，并基于系统模型设计混合H2/H∞-QP控制器，通过分层求解优化问题，得到整车控制输入和车轮控制输入，并通过速度模式下的力跟踪控制器来实现车轮转速控制输入的计算，最终通过该输入实现在轨迹跟踪的过程中保证跟踪误差稳定在可接受范围内的同时，协调分配各车轮的控制输入，降低同侧车轮之间的内力损耗。
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公开(公告)号：CN115514651B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211126877.6
申请日：2022-09-16
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L41/12 , H04L45/125 , H04L45/121
Abstract: 本发明公开了一种基于软件定义层叠网的云边数据传输路径规划方法及系统，涉及网络传输技术领域，方法包括：控制节点接收源节点通过与源节点连接的转发节点发送的请求信息，请求信息包括源节点请求进行数据传输的目标节点信息、传输带宽和时延需求，目标节点为预先构建好的数据传输网络中的任一云端节点；控制节点获取数据传输网络中每个转发节点各自对应的状态信息和链路信息；状态信息包括转发节点与其他转发节点、源节点、控制节点之间的连接链路信息，以及转发节点的剩余空间大小；链路信息包括转发节点的最大可用带宽和延迟时间；控制节点根据请求信息、状态信息和链路信息，建立源节点与目标节点之间的第一数据传输路径。
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公开(公告)号：CN115643170A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211132809.0
申请日：2022-09-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/14 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种网络抖动优化方法和系统，涉及网络优化领域。该方法包括：对数据平面中实时应用数据的网络拓扑数据、设备参数数据、路由策略数据和网络流量数据进行组合搭配，将搭配后的实时应用数据输入训练后的预设模型进行网络抖动预测，获得网络抖动数值，根据所述网络抖动数值，执行预设优化算法调整所述数据平面的配置参数，获得优化网络抖动后的实时应用数据，通过预设机器模型对网络抖动进行预测不占用带宽、能够实时得到抖动数据、并且预测准确度高，从而能够更好的对网络抖动进行优化。
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