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公开(公告)号：CN117743804A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410072261.8
申请日：2024-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了基于Prophet‑SOA‑BiLSTM模型的云平台资源预测方法，该方法首先收集云平台资源数据，得到时间序列数据，并利用Prophet模型进行拟合预测。其次计算预测结果的残差项，建立BiLSTM模型，残差项作为BiLSTM模型的输入。然后利用海鸥优化算法SOA，优化BiLSTM模型的超参数，得到残差项的预测结果。最后根据BiLSTM预测结果对Prophet模型进行残差修正，得到最终的云平台资源数据预测结果。本发明能够有效提取云平台资源时序数据的特征变化，最终实现了对云平台资源数据的高准确率预测并分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119991695A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411872824.8
申请日：2024-12-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义感知的图像裁剪方法及装置，其有效弥补了传统方法仅依赖视觉特征的局限，通过引入概念词典丰富语义信息；同时，本发明通过语义相似性进一步挖掘潜在的语义关系，有助于充分挖掘和利用语义信息，从而在图像和语义标签之间建立了更为丰富和统一的概念空间，进一步提升裁剪结果的准确性和模型的鲁棒性；此外，本发明突破了传统方法角度固定的局限性，通过综合考虑每个实例的角度信息，动态调整裁剪框的方向，且通过综合考虑实例的几何属性、方向信息、密度分布等特征，自动选择合适的裁剪方式和构图比例，使得裁剪结果能够更灵活、精确地适应图像内容的布局和结构。
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公开(公告)号：CN119849512A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510055021.1
申请日：2025-01-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/35 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F40/284 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于句法分析的多意图口语理解方法，该方法首先根据用户输入的语句，获得意图特征矩阵和槽特征矩阵，由意图特征矩阵构建多级别意图特征。其次对意图特征矩阵和槽特征矩阵，分别使用意图解码模块和槽解码模块获得初始意图标签和初始槽预测标签。然后将多级别意图特征和初始槽预测标签输入槽‑意图交互模块，获得增强的意图特征矩阵；将槽特征矩阵、多级别意图特征、初始意图标签输入意图‑槽交互模块，获得经过增强的槽特征矩阵。最后将增强的意图特征矩阵和槽特征矩阵分别输入意图解码模块和槽解码模块，获得口语理解任务的意图标签和槽序列标签。本发明提高意图识别和槽序列标注的准确性和多意图识别的准确率。
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公开(公告)号：CN117765298A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311578598.8
申请日：2023-11-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多视角多目标关联方法，具体步骤包括：使用行人重识别模型的特征提取器对同一时刻不同相机视角下的多个目标进行特征的提取；根据提取目标特征信息构建图神经网络；初始化图神经网络模型，并通过信息传递网络训练初始化后的图神经网络；将经过信息传递网络训练后的边状态输入到一个多层感知机模型进行分类，并计算每轮边分类预测的损失；通过预设阈值对图神经网络中的边分类结果进行二值化处理，并进一步对图神经网络中的边进行后处理操作，最终得到图神经网络的边分类结果。该方法将同一时刻不同相机下的目标特征抽象为图神经网络的一个节点，通过信息传递方式训练网络，以替换复杂的最小流求解算法。
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公开(公告)号：CN115729748A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211520856.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了用于非易失性内存的高吞吐量无日志在线事务处理方法；该方法如下：一、构建引擎架构；二、通过步骤一构建的引擎架构在接收到事务请求时进行无日志事务处理过程。若数据库发生崩溃，则执行事务崩溃恢复过程；本发明通过在NVM元组中设定最后持久化位，从而在不记录日志的情况下，依然能够实现崩溃恢复。本发明提供的引擎架构采用元数据增强的元组缓存(Met‑Cache)、无日志的持久化事务和轻量级的NVM空间管理三种新技术解决了“NVM写操作频繁”、“NVM写冗余”和“NVM持久化开销大”的问题。
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公开(公告)号：CN108470033A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810101548.3
申请日：2018-02-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市公共自行车系统借还模式的可视化分析方法，本发明先收集公共自行车系统数据并对其进行预处理；基于用户视角，设计用户构成分析图，展示用户类型的构成，基于时间视角，设计用户类型和骑行时长关系图、设计全年骑行量变化螺旋图、设计天骑行变化图和基于日历图的用户骑行比例图；基于空间视角，设计站点空间分布图、设计骑行距离分布图和设计站点聚类分析图；设计多属性视图，分析在不同天气状况、日期属性因素作用下，对车辆借还数量的影响。本发明能够有效地提高公共自行车系统管理人员对系统运营情况的了解，提高公共自行车数据规律发现的能力，为站点管理、车辆调度的决策提供了依据。
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