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公开(公告)号：CN111783839A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010514171.1
申请日：2020-06-08
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自动集成学习的图像分类方法，属于图像分类领域。包括：使用标准学习率策略对图像分类模型进行预训练；对图像分类模型设定正式训练的超参数；将学习率从最大值开始自适应下降，直至模型收敛，收集到第一个模型；使学习率从最小值开始自适应增加至设定值；使学习率再次从最大值开始自适应下降，直至模型收敛，收集到下一个模型；利用多样性度量标准，保证收集到的相邻模型之间的多样性；将待分类的图像数据集输入至收集到的模型，对各个模型的预测结果进行加权集成，得到图像分类结果。本发明可以在一次训练中尽可能多的收集到精度和多样性都足够高的模型，有利于提高后续模型集成精度，进而提高图像分类的准确度。
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公开(公告)号：CN110991263A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911100820.7
申请日：2019-11-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗背景负荷干扰的非入侵式负荷识别方法，属于非入侵式负荷识别领域，包括：在检测到目标负荷的投切事件时，从总线处采集的高频电力数据中截取包含该投切事件的电流信号数据并转换为三维的复数频谱图；在时间维度上将复数频谱图平均划分为前、后两个部分，分别作为目标负荷的背景负荷块和混合负荷块，并利用已训练好的负荷识别模型获得目标负荷的标签，以识别目标负荷的类别；负荷识别模型包括用于提取混合负荷块和背景负荷块的特征并计算差分特征的特征提取模块，用于将差分特征转换为目标负荷特征的特征转换模块，以及用于将目标负荷特征转换为目标负荷标签的分类模块。本发明能够在非入侵式场景下实时、准确地识别负荷类别。
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公开(公告)号：CN106293968B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610630955.4
申请日：2016-08-04
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于Kafka消息中间件的双向通信系统及方法，其系统包括发布者、订阅者、Kafka集群以及数据库；发布者和订阅者都包含Kafka生产者和Kafka消费者，且都具有向Kafka集群发布和从Kafka集群接收消息的能力；其方法基于该系统，包括发布者处理过程和订阅者处理过程，其中发布者处理过程包括发布者初始化、发布者的消息上传以及发布者的消息下发的步骤；订阅者处理过程包括订阅者的初始化、订阅者的消息上传以及订阅者的消息下发的步骤；本发明提供的这种系统及方法实现了基于Kafka消息中间件的双向通信；可应用于需要反方向通信的环境进行双向的数据采集与控制。
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公开(公告)号：CN104090987B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201410364895.7
申请日：2014-07-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种历史数据的存储及索引方法，属于实时历史数据库领域。本发明根据工业历史数据存储格式的特点，给出了一种简单高效的历史数据的存储方法和一种高效的索引机制。历史数据的存储方法一方面通过压缩缓存历史数据以及优化数据归档整理流程将磁盘I/O尽可能的减少，另一方面通过将数据归档整理过程中的磁盘I/O负载均衡的分布到各个时间点上，从而保证满足当前历史数据的存储要求，同时该存储方法具有动态扩展的特性；索引机制可以实现对历史数据的快速访问，同时数据库进行动态扩张的时候能够通过动态修改索引文件使得系统对于数据的访问不受影响。
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公开(公告)号：CN104778258A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510187447.9
申请日：2015-04-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种面向协议数据流的数据抽取方法，属于数据仓库领域。本发明根据工业领域中数据帧的结构特点，给出了一种通用的面向协议数据流的数据抽取机制，具体包括三个步骤：(1)提取描述性信息，获取抽取数据项所需要的解析参数；(2)利用解析参数，确定数据帧中数据域的模式信息，主要包括数据域的结构、格式和类型；(3)根据解析参数和数据域的模式信息，实现对数据项的抽取，并转换成结构化的数据保存。本发明可以对各种类型的协议数据帧的数据实现有效而准确地抽取，更能保证数据抽取的扩展性、通用性以及灵活性，即在通信协议改变的情况下本发明也能适用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102004670B
公开(公告)日：2012-12-05
申请号：CN200910311687.X
申请日：2009-12-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及分布式并行计算领域中MapReduce自适应作业调度方法，包括下列步骤：MapReduce计算各个计算节点单CPU内核的能力指数；计算MapReduce作业的数据块规模；调度节点对新进入的MapReduce作业的数据进行划分；调度节点动态将MapReduce作业的数据块组装成任务，分配给各计算节点；动态统计各计算节点的资源使用率，如果资源使用率低于门限，重新计算MapReduce作业的数据块规模。本发明提供一种基于计算节点实际计算能力，具有自适应任务划分和任务调度的方法。
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公开(公告)号：CN102176122A
公开(公告)日：2011-09-07
申请号：CN201110053100.7
申请日：2011-03-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及自动控制领域，公开了一种基于有限自动机的自动控制系统，包括控制单元、配置工具和数据库，控制单元包括事件队列、任务线程池、自动机引擎和脚本解释器；本发明还提供了一种基于有限自动机的自动控制系统的控制方法，从有限自动机的生成到对事件的处理进行完整地介绍，本发明以有限自动机为系统的基本控制模型，并以脚本为载体来记录控制规则，提供了一种由事件触发并考虑系统状态因素的控制系统与方法，解决了一类离散事件系统的控制问题，能够保证控制规则与系统状态相适应。
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公开(公告)号：CN101667211B
公开(公告)日：2011-04-20
申请号：CN200910305845.0
申请日：2009-08-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种数据库中动态多粒度锁的事务冲突判决方法，根据事务冲突级别，采用锁粒度细化检测算法动态决定在表上是使用粗粒度的表级锁还是细粒度的行级锁，本发明考虑了锁的相容性和读写事务开销，提出一种事务冲突判决方法，当监视到表上事务冲突到达一定级别后，将锁的粒度转化为细粒度的行级锁，当事务冲突降到一定级别后，表上的锁粒度也由行级锁变为表级锁，可以有效解决具有高突发性的事务流模型。
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公开(公告)号：CN102004670A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200910311687.X
申请日：2009-12-17
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明涉及分布式并行计算领域中MapReduce自适应作业调度方法，包括下列步骤：MapReduce计算各个计算节点单CPU内核的能力指数；计算MapReduce作业的数据块规模；调度节点对新进入的MapReduce作业的数据进行划分；调度节点动态将MapReduce作业的数据块组装成任务，分配给各计算节点；动态统计各计算节点的资源使用率，如果资源使用率低于门限，重新计算MapReduce作业的数据块规模。本发明提供一种基于计算节点实际计算能力，具有自适应任务划分和任务调度的方法。
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公开(公告)号：CN116861306A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310740549.3
申请日：2023-06-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于用电趋势量化网络的异常用电检测方法，属于用电行为分析技术领域。本发明的主要创新之处在于，搭建包括用电趋势信息提取层、量化网络层、归一化层以及深度时间序列分类网络的异常用电检测模型。其中，用电趋势信息提取层通过分时用电按日同比相除提取用电趋势变化信息；量化网络层可以解决分时用电按日同比相除后数据范围过大的问题，并可以消除用电行为的随机性导致的用电数据中的正常波动对异常用电检测产生的影响；归一化层的目的在于保留用电数据的时段信息；最后将量化结果与归一化处理结果合并后输入深度时间序列分类网络，并以最小化分类损失为目标，对异常用电检测模型进行训练；训练后的模型用于异常用电检测。
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