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公开(公告)号：CN114186668A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111498488.1
申请日：2021-12-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网数据流预测的在线深度学习方法、系统和设备，包括采集观测数据，获取预设时间段内观测数据的目标数据点及目标数据点序列；对原始观测数据进行处理，并构建训练和测试样本；根据训练和测试样本建立ECNN模型进行在线深度学习。对比现有技术，本发明的有益效果在于：采用进化卷积神经网络框架，可以端到端地进行训练，既具有较好的数据特征学习能力，并且还可以随数据流自适应地进化，同时解决了容量可扩展性和可持续性问题。
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公开(公告)号：CN118312792A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410463903.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/22 , G06F18/30 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0895 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及海洋观测技术领域，提供了一种海洋浮标数据质量人工智能检测方法及系统，包括：获取若干连续深度的海洋浮标数据，并添加静态协变量，得到输入序列数据；基于所述输入序列数据，通过序列预测模型，得到其余深度的海洋浮标数据的预测值；对于其余深度的海洋浮标数据，将预测值和实测值的差值与预测阈值进行比较，判断实测值是否为异常数据。解决了海洋浮标数据领域标记数据不足问题。
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公开(公告)号：CN117910329A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410309464.4
申请日：2024-03-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F30/25 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及计算机技术领域，提供了一种基于改进粒子群优化算法的海洋时序数据预测方法及系统。该方法包括，获取海洋传感器样本数据，采用改进的粒子群优化算法对预测模型的超参数进行优化，得到最优超参数，以此得到已训练的预测模型；获取待预测的海洋传感器数据，采用已训练的预测模型，得到预测结果；其中，所述改进的粒子群优化算法包括：采用非线性动态权重替换固定惯性权重，并在非线性动态权重中引入自适应权重因子。本发明通过将固定权重改为非线性动态权重，早期设置较大的权重，促进全局搜索，后期利用较小的权重提升局部搜索能力。这种动态调整有助于在全局探索和局部精细调整之间找到更好的平衡。
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公开(公告)号：CN117350171B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311638586.X
申请日：2023-12-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出了基于双流模型的中尺度涡三维次表层结构反演方法及系统，涉及深度学习与海洋反演交叉领域，通过卫星采集待反演的中尺度涡海表面信息；将中尺度涡海表面信息输入到训练好的双流模型中，反演出中尺度涡不同深度下的温度结果，得到中尺度涡次表层温度剖图；其中，所述双流模型引入Triplet attention注意力机制，采用三分支结构融合通道注意力和空间注意力进行跨维度交互；本发明采用双流模型实现中尺度涡次表层结构反演，发掘海表面参数间的数据关联，分别建立不同参数与次表层温度的关系模型，融合多源信息特征关系，实现特征融合，有效融合了多源数据，提升了反演效果。
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公开(公告)号：CN117633527A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311549421.5
申请日：2023-11-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/214 , G06N3/126
Abstract: 本发明提出了一种面向异构环境的大模型混合并行训练方法及系统，基于异构环境中不同数据中心的算力情况，以及不同数据中心之间的网络延迟情况，以待训练模型的每个训练阶段中数据中心的算力均衡性和每个训练阶段中数据中心所包含节点的计算任务传输的对等性为目标，利用遗传算法进行迭代优化，得到每个训练阶段所对应的数据中心，以及每个训练阶段内不同节点的计算任务，对待训练模型进行训练，从而将资源平衡和跨域带来的计算成本降低，提升大模型训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117195001A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311206504.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/2413 , G06F18/241 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及高性能计算领域，提供了一种基于功耗曲线和脚本信息的HPC作业功耗预测方法及系统。该方法包括基于历史作业功耗曲线数据，得到第一相似度值；基于历史作业脚本信息数据，得到第二相似度值；依据需求，为第一相似度值和第二相似度值分配权重，计算加权求和，得到综合相似度值，以此构建相似度邻接矩阵；以最大化模块度指标为原则，按照相似度邻接矩阵，将HPC作业划分成不同的类别；基于划分后不同类别中历史数据，分别训练不同的神经网络模型，得到已训练的神经网络模型；匹配与目标HPC作业相似的历史作业类别，采用该历史作业类别的神经网络模型对目标HPC作业的脚本信息数据进行预测，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN117010444A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311092924.4
申请日：2023-08-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06N3/0442 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及时序数据预测领域，提供了一种面向时序数据预测的自动学习方法及系统。该方法包括，采用spark获取时序数据，并对时序数据进行预处理；设置神经网络的超参数搜索空间和对应的超参数搜索算法，并将任务分发至集群中，以使集群采用神经网络对任务进行超参数调优与模型训练，得到最优超参数组合，并采用Ray Serve将超参数最优的神经网络部署在各个节点上，用于对时序数据的预测。本发明能够高效、快速、方便地在面向时序数据预测时，自动完成模型的训练、超参数搜索优化以及模型的部署工作。
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公开(公告)号：CN116821643A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310777733.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出了基于在线增量学习的HPC作业功耗预测方法及系统，涉及高性能计算领域，根据离线作业功耗数据，初始化预测模型；实时获取新采样的HPC作业功耗数据，形成输入数据流；预测模型处理输入数据流，输出未来时刻的功耗预测值；在处理输入数据流过程中，基于模型更新时机判定方法，使用在线增量学习进行模型的更新；基于模型更新时机判定方法是在接收到新数据时，通过对真实值与预测值之间的偏差距离分布变化进行监控，得到模型预测性能下降分数，基于预设的增量学习分数阈值，判定预测模型是否需要进行增量学习；本发明当模型预测性能出现下降时，对原有的模型参数进行优化与更新，以适用预测未来时刻功耗值的需求，提高预测的精度。
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公开(公告)号：CN114385601B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210291801.2
申请日：2022-03-24
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及流式数据智能处理技术领域，提供了基于超算的云边协同高通量海洋数据智能处理方法及系统，包括基于历史海洋观测数据构建每个海洋观测数据流的初始海洋数据智能处理模型；实时获取每个海洋观测数据流的数据并进行预处理；基于预处理后的每个海洋观测数据流数据，对相应的初始海洋数据智能处理模型进行实时迭代训练更新，得到每个海洋观测数据流的最新海洋数据智能处理模型，保存在模型版本库中；通过调用每个海洋观测数据流的最新海洋数据智能处理模型对每个海洋观测数据流中不断流入的数据进行实时推理与预测；将超算训练优化后的模型推送到边缘端，在边缘端进行模型更新，并进行具体推理应用，从而避免了数据远程传输，降低了延迟。
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公开(公告)号：CN114387190A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210285072.X
申请日：2022-03-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，提供了一种基于复杂环境下的自适应图像增强方法及系统，包括采集原始水下图像并进行预处理；利用RGB直方图统计预处理后的水下图像的RGB通道信息数据集；基于RGB通道信息数据集，利用训练好的水下图像退化分类模型得到不同退化程度的图像样本；基于不同退化程度的图像样本，利用训练好的不同退化程度的水下修复网络进行修复，得到修复后的水下图像；本发明相较于现有的方法能够更好的解决在不同时间节点出现的不同退化情况，由于针对不同退化程度调用不同修复模型，所以本发明对于水下退化图像的修复效果更好更自然。
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