一种用于本体匹配的本体词法分析方法

    公开(公告)号:CN102508827B

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201110290913.8

    申请日:2011-09-29

    Abstract: 一种用于本体匹配的本体词法分析方法,包括以下操作步骤:(1)将待匹配的两个本体分别定为源本体和目标本体;(2)将源本体和目标本体中所有实体标签里的字符串以及评论里的字符串切为单词;(3)根据源本体的上下文找到源本体中单词的合适词义,根据目标本体的上下文找到目标本体中单词的合适词义;(4)对源本体和目标本体中单词的合适词义进行扩展;(5)构建词义关系本体;(6)根据源本体和目标本体中实体的标签和评论中的单词的合适词义及该词义扩展构建所述源本体和目标本体中的实体的词法信息。本发明方法有助于发现潜在的实体匹配,提高了本体匹配的覆盖率和准确率。

    一种对呈现业务网络载荷进行控制的系统和方法

    公开(公告)号:CN102195985A

    公开(公告)日:2011-09-21

    申请号:CN201110130198.1

    申请日:2011-05-19

    Abstract: 一种对呈现业务网络载荷进行控制的系统和方法,该系统包括IP多媒体子系统网络IMS、呈现服务器等,呈现服务器由用户和业务管理模块、用户和业务数据存贮模块、发布PUBLISH消息分发模块、载荷控制模块、通知NOTIFY消息发送模块、载荷监测模块等模块组成,其中载荷控制模块又由状态更新缓存子模块、流量控制子模块、流量速率生成子模块等子模块组成。本发明基于该系统,还提供一种对呈现业务网络载荷进行控制的方法,在对外部网络实体的载荷进行测量的基础上,按照优先级对用户的发布PUBLISH消息进行流量控制,从而实现对呈现业务通知NOTIFY消息的有效控制,最终保证业务网络的正常运行。本发明所提系统和方法简便可行,能有效提高用户业务的使用满意度。

    一种基于运维注意力的时间序列异常检测评估方法和系统

    公开(公告)号:CN119167263A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411258607.X

    申请日:2024-09-09

    Abstract: 一种基于运维注意力的时间序列异常检测评估方法和系统,包括:获取性能指标在一段时间内的时间序列及对应的地面真相标签,然后采用异常检测模型对时间序列进行异常检测,并输出异常检测结果;逐一计算地面真相标签和异常检测结果中每个异常点的运维注意力,并根据异常点的运维注意力来预测其后一个观察期长度内的所有时间点的运维注意力,从而获得地面真相标签和异常检测结果的运维注意力曲线,以据此对异常检测模型的异常检测结果进行评估。本发明涉及基础设施和I T支撑计算领域,在对时间序列异常检测模型的输出评估时,能考虑异常事件在时序上的连续性,还避免了对长异常事件表现高估的缺陷,并对碎片化的异常检测结果给出合理化的评估结果。

    一种物联网设备的数据传输方法和系统

    公开(公告)号:CN117676697A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311511255.X

    申请日:2023-11-14

    Abstract: 一种物联网设备的数据传输方法和系统,包括:机器类型通信网关读取所有物联网设备发送来的短数据包:获取发送短数据包的物联网设备对应的QUIC数据流,然后将短数据包中的数据放入获取的QUIC数据流的待发送队列中;机器类型通信网关新建一个空数据包,按照QUIC数据流的待发送队列中放入待发送数据的时间先后顺序,逐一从每个存在待发送数据的QUIC数据流的待发送队列中弹出待发送数据,并封装成一个流帧后装入新建的数据包中,最后将装有多个流帧的数据包发送给中央基站。本发明涉及信息通信网络领域,能基于海量物联网场景,保障短数据包原始数据的完整性,并有效降低机器类型通信网关向中央基站转发数据包的数量与数据总量。

    一种基于流量识别的网络功能虚拟化智能调度方法

    公开(公告)号:CN110324260B

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN201910543654.1

    申请日:2019-06-21

    Abstract: 一种基于流量识别的网络功能虚拟化智能调度方法,基于置信区域策略优化算法实现,所述方法包括下列操作步骤:(1)对网络数据流进行分类:(2)设置置信区域策略优化算法的状态空间;(3)设置置信区域策略优化算法的动作空间;(4)设置置信区域策略优化算法的奖励函数:(5)设置置信区域策略优化算法的损失函数;(6)在前述步骤的基础上,利用置信区域策略优化算法实现对虚拟网络功能的智能调度。本发明方法,能根据不同流量数据的服务质量需求,实现虚拟网络功能的智能调度,提高了网络利用率和网络服务性能。

    一种实现并行任务调度的多任务强化学习方法

    公开(公告)号:CN110580196A

    公开(公告)日:2019-12-17

    申请号:CN201910864432.X

    申请日:2019-09-12

    Abstract: 一种实现并行任务调度的多任务强化学习方法,基于异步优势表演者批评家算法实现,包括下列操作步骤:(1)对算法模型进行设置操作以更好的解决并行多任务调度问题,包括设置状态空间、设置动作空间、设置奖励定义;(2)对算法网络进行如下改进:用深度神经网络来表示策略函数和值函数;全局网络由输入层、共享子网络和输出子网络构成;(3)设置算法的新损失函数;(4)利用采集观测的并行任务调度数据,训练算法网络,算法收敛后,将所述算法网络用于并行任务调度。

    基于深度学习实现应用感知的SDN网络资源调度方法

    公开(公告)号:CN108881028A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810573044.1

    申请日:2018-06-06

    Abstract: 基于深度学习实现应用感知的SDN网络资源调度方法,其内容是:基于SDN网络的网络特性,在位于数据平面的虚拟网络功能VNF上部署深度神经网络DNN,该DNN对交换机转发的应用数据流进行学习和分类,并把分类结果上报给SDN控制器,SDN控制器根据分类结果进行网络资源调度,生成满足该应用数据流网络资源需求的路由信息,并把该路由信息下发给交换机,本发明的方法大大提高了系统的灵活性和鲁棒性,实现了根据应用的资源需求对网络资源进行合理调度,从而提高了网络的服务质量。

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