公开(公告)号：CN116302898A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310557260.8

申请日：2023-05-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 罗实 ,  葛晓东 ,  段曼妮 ,  李炜铭 ,  王永恒 ,  巫英才 ,  刘念 ,  周宇

IPC: G06F11/34

Abstract: 本说明书公开了一种任务治理方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例根据数据中台已执行的任务的执行信息所确定出的任务指标参数，对任务评估模型进行有监督训练，得到训练后模型。之后，将数据中台中当前执行的目标任务的任务指标参数输入到训练后模型中，以通过训练后模型输出目标任务是否健康的评估结果，基于评估结果，确定针对目标任务的治理策略，按照治理策略，对目标任务进行治理。在此方法中，根据执行任务时的运行时长和资源消耗相关的指标参数，通过模型对这个任务的健康状态进行量化。当这个任务的量化结果表示不健康时，可以采用一些治理策略，对这个任务进行治理，从而在一定程度上提高任务执行效率和减少资源浪费。

公开(公告)号：CN115794786A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211184387.1

申请日：2022-09-27

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王永恒 ,  傅四维 ,  熊凯 ,  巫英才

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/22

Abstract: 本发明公开了一种检测数据清洗过程中数据表格变化的方法，该方法首先根据多种数据转换操作对数据表格造成的改变总结一份数据表格变化空间，所述数据表格变化空间包含两个维度，即数据对象和变化属性，所述数据对象包括表、行、列和单元格，所述变化属性包括数量属性、顺序属性、关系属性、值属性和类型属性；然后基于所述数据表格变化空间对比数据清洗过程中数据输入表与数据输出表的变化。本发明根据不同数据对象在多种变化属性上对比数据表格的变化，使得数据表格变化的检测结果更加细致全面，可应用于推断数据清洗代码的语义、可视化数据表格的变化等众多场景上，使得该检测方法的适用性更强。

公开(公告)号：CN115729714A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202310019276.3

申请日：2023-01-06

Applicant: 之江实验室

Inventor： 金星 ,  王永恒 ,  王超 ,  张文浩 ,  王震 ,  卢绍鹏 ,  马溪彤 ,  曾洪海 ,  邵彬 ,  董子铭

IPC: G06F9/50

Abstract: 本说明书公开了一种资源分配方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例先获取部署在设备中的各功能体的参数，并基于各功能体的参数，构建进行资源分配的仿真环境并运行。在仿真环境中，模拟各功能体为执行目标任务所分配的系统资源，并确定按照各自分配的系统资源执行目标任务时产生的奖励值，以奖励值最大化为目标，调整各功能体为执行目标任务所分配的系统资源，得到目标资源分配方式。按照目标资源分配方式，通过设备执行实际的目标任务。此方法中，在实际执行目标任务之前，通过仿真环境，确定出各功能体在执行目标任务时分配的系统资源的分配方式，以采用合理的系统资源执行目标任务，既节省系统资源又能保证执行目标任务的执行效率。

公开(公告)号：CN115146455A

公开(公告)日：2022-10-04

申请号：CN202210751540.8

申请日：2022-06-28

Applicant: 之江实验室

Inventor： 隆清琦 ,  陈颖妮 ,  王永恒

IPC: G06F30/20 ,  G06Q10/06 ,  G06F17/16 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种计算实验支持的复杂供应链多目标决策方法，可以探索和预测方案在复杂供应链中的多元涌现，并基于涌现结果对方案进行多目标优化与排序得到决策建议。首先设计计算实验以构建供应链模型；在计算实验模型设计完成后，通过将计算实验与多目标进化算法NSGA‑II以闭环形式集成，实现方案多元演化与优化；方案多目标优化完成后，通过熵权‑TOPSIS法对帕累托优化方案进行排序选择。本发明首次在复杂系统理论背景下提供了一个供应链多目标规范性决策方法，所提出的决策方法能弥补管理者基于主观偏好下决策缺陷，增加管理者决策备选空间，提高决策效果。

公开(公告)号：CN114202065A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202210145595.4

申请日：2022-02-17

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王永恒 ,  王超 ,  罗实 ,  刘冰洁 ,  李炜铭

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于增量式演化LSTM的流数据预测方法及装置，基于历史数据的初始LSTM预测模型构建；面向流式数据的增量式LSTM预测模型持续更新，进行增量式LSTM预测模型结构及参数演化；基于适应性粒子滤波的收敛加速；基于当前LSTM预测模型，进行流式数据的预测。本发明适应性好，基于新增数据持续对预测模型进行调整；调整速度快，基于适应性粒子滤波技术加速演化算法的收敛速度。基于上述优点更好地解决流数据预测中数据分布变化带来的预测准确度下降的问题。

公开(公告)号：CN119315550A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411833084.7

申请日：2024-12-13

Applicant: 之江实验室

Inventor： 卜海丽 ,  张亚楠 ,  王佳玮 ,  段曼妮 ,  王永恒

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/025 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于因果特征的电力负荷预测方法、装置和介质，方法包括：获取的实际电力负荷影响因素数据，将实际电力负荷影响因素数据输入训练完成的电力负荷预测模型，输出实际的电力负荷预测结果；其中，所述电力负荷预测模型的训练过程为：S1、获取历史电力负荷数据，S2、对所述历史电力负荷数据进行预处理；S3、计算归一化因果熵；S4、构建因果分析神经网络，在因果分析神经网络中将原因序列和对应的因果强度相乘，基于损失函数优化因果分析神经网络，得到电力负荷预测模型。与现有技术相比，本发明具有提高负荷预测结果的可解释性以及准确性等优点。

公开(公告)号：CN118606480B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411084396.2

申请日：2024-08-08

Applicant: 之江实验室

Inventor： 王浩 ,  王永恒 ,  丛高 ,  陈红阳 ,  吕劲松

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/216 ,  G06F40/242 ,  G06F40/289

Abstract: 本发明提供了一种基于知识迁移的多领域情感分类方法及系统。本发明从每个领域挖掘出先验频数作为领域知识，并基于本地字典将挖掘出的知识保存在知识库中，再使用存储在知识库中的知识修正目标领域的模型参数，最后基于修正结果利用训练好的情感分类器模型获得面向目标领域的情感分类预测结果。本发明充分考虑了多领域评论数据中蕴含的共性情感知识，以联邦学习的方式利用其它领域的知识来帮助目标领域的分类任务，从而提高目标领域的情感分类性能，避免了对领域原始数据的访问和使用，能够有效应对样本选择偏差、领域情感特异、数据隐私等问题，保障了各领域数据的隐私性和安全性，具有复杂度低、效率高、准确度高、安全性强、可实施性强的优点。

公开(公告)号：CN118332354B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410748715.9

申请日：2024-06-12

Applicant: 之江实验室

Inventor： 张亚楠 ,  卜海丽 ,  王佳玮 ,  段曼妮 ,  刘彦林 ,  田品 ,  王永恒

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明涉及一种考虑设备结构信息的剩余使用寿命预测方法、装置及介质，其中方法包括：获取设备的模块结构信息，以及各模块中所有传感器采集的数据，并获得各传感器的传感器数据；结合各传感器的传感器数据的相似性，构建传感器图；基于传感器图，结合模块结构信息构建模块图；对传感器图和模块图中各节点的特征向量进行编码；对经过编码后的传感器图和模块图，进行一次或多次卷积融合过程以融合传感器图和模块图，得到最终的传感器图和模块图；将最终的传感器图和模块图输入至寿命预测模块，得到设备的剩余使用寿命；与现有技术相比，本发明具有能够利用设备中的模块结构信息和传感数据之间的隐性空间信息以提高预测准确率等优点。

公开(公告)号：CN118332135A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410748710.6

申请日：2024-06-12

Applicant: 之江实验室

Inventor： 陈瑞鹏 ,  王智 ,  王永恒 ,  傅四维 ,  魏明雅 ,  贾琼莹 ,  王亚鸽 ,  杨博

IPC: G06F16/36 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明涉及一种基于neo4j与jena的知识图谱构建方法、装置及存储介质，其中方法包括：构建neo4j模块的链接池；接收到图谱操作请求，提取图谱操作请求中的图谱项目ID，并判断图谱项目ID是否与任一有效链接匹配，若为是，则通过neo4j模块处理图谱操作请求，反之则通过jena模块处理图谱操作请求；当图谱项目ID与所有的有效链接均未匹配时，判断是否存在空闲的有效链接，若为是，则为图谱项目ID匹配一个空闲的有效链接，并执行数据迁移步骤，若为否，将所述图谱项目ID添加至等待队列中；当图谱操作请求被执行后，在与图谱操作请求中的图谱项目ID对应的日志文件中创建一条日志记录，其中，日志文件与图谱项目ID一一对应。与现有技术相比，本发明可以实现neo4j的超卖问题。

公开(公告)号：CN118053518B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410451611.1

申请日：2024-04-16

Applicant: 之江实验室

Inventor： 卜海丽 ,  张亚楠 ,  王佳玮 ,  段曼妮 ,  田品 ,  刘彦林 ,  王永恒

IPC: G16C20/70 ,  G06N5/025 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及化学工艺时间序列数据因果关系图构建方法、装置和介质，方法包括：将实际的化学工艺时间序列数据集输入因果关系图构建模型，得到实际权重矩阵，转化为因果关系图，因果关系图构建模型的训练过程为：S1、获取训练用的化学工艺时间序列数据集；S2、基于时间卷积网络编码器‑解码器，得到重建特征；S3、将自注意力编码器的输出作为图卷积网络的初始化的邻接矩阵，图卷积网络输出特征矩阵；S4、特征矩阵输入多层感知器网络，输出变量预测值；S5、构建联合损失函数，基于联合损失函数进行迭代训练，得到训练完成的因果关系图构建模型。与现有技术相比，本发明具有提高因果发现的准确性等优点。