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公开(公告)号：CN117190078B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311450870.4
申请日：2023-11-03
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: F17D5/00 , F17D5/02 , F17D1/02 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种输氢管网监测数据异常检测方法及系统，涉及氢能源和数据处理技术领域，该方法包括：获取当前设定时间步长的输氢管网监测数据，提取时间变量序列数据和动态变量序列数据；将提取的数据输入至时序预测模型中，通过时间特征嵌入层和动态特征嵌入层，提取时间特征嵌入和动态特征嵌入，并通过时序编码器和动态编码器分别进行编码，将编码后的特征嵌入输入至转码器中进行融合，输出融合后的变量矩阵；最后动态特征嵌入、编码后的时间特征嵌入和变量矩阵均输入至解码器进行解码，输出预测值；将预测值和实际观测值的差值与设定阈值进行比较，实际观测值是否为异常数据。本发明实现了非平稳的输氢管网监测数据的准确异常检测。
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公开(公告)号：CN117132584A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311227287.7
申请日：2023-09-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 一种基于深度学习的液晶显示屏瑕疵检测方法及装置，涉及计算机视觉目标检测技术领域，通过设计轻量化特征提取网络，在保证液晶显示屏瑕疵特征提取能力的基础上减少计算量，提高模型的检测速度；设计跨层多尺度特征融合网络，高效的融合特征提取网络的浅层细粒度信息和深层语义信息；设计精细化预测网络，包括特征聚合器和特征提纯模块，特征聚合器融合了多层次的特征，提取更多上下文信息，增强细粒度特征的提取；特征提纯模块抑制了不同尺度特征图的冲突信息，减少语义差异，提高了模型对液晶显示屏瑕疵检测的准确率。
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公开(公告)号：CN116992870A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311242919.7
申请日：2023-09-26
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: G06F40/279 , G06F16/28 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于非对称核函数的文本信息实体关系抽取方法及系统，涉及实体关系抽取技术领域，包括：获取目标文本的句子向量、实体掩码和关系掩码；所述关系掩码中包括实体词的掩码、处于实体词窗口内的周围词的动态掩码和处于实体词窗口外的边缘词的掩码；对句子向量进行特征编码；根据得到的特征向量和实体掩码得到实体向量，根据特征向量和关系掩码得到关系向量，将实体向量和关系向量作为参数以构建非对称核函数；根据非对称核函数确定目标实体对与每个关系的关联度，由此确定目标实体对在目标文本中的关系。实现对关系语义的聚焦，具有良好的可解释性。
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公开(公告)号：CN112435151B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202011356149.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F21/62 , H04L9/40 , G06Q50/26 , G06F21/60 , G06F16/215
Abstract: 本公开提出了一种基于关联分析的政务信息数据处理方法及系统，包括：通过局域网子网发送指令信息，调用政务数据服务器中的指令数据；判断指令数据是否为所调用的指令信息并进行权限判断，对于符合权限要求的允许进行数据读取操作；对获取的数据进行清洗及预处理，将政务公开关键指标数据进行划分，划分结果存储在第一数据列表中；将政务公开关键指标中与经济社会发展相关指标进行处理并进行主成分分析，再将数据进行指标划分，获得第二数据列表；调用第一数据列表及第二数据列表并进行数据关联分析，获得数据间的关联结果。本公开技术方案将不同的政务指标数据进行了关联处理，获得数据之间的关联性。
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公开(公告)号：CN110439546B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910739401.1
申请日：2019-08-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: E21B49/00 , G01V9/00 , G06F30/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种断层封闭性的确定方法、系统、设备及介质，包括：根据断距内泥岩的单层厚度，和断层上盘与下盘的垂直距离，确定断层带的泥质含量；根据上覆地层的平均密度、地层水的密度和断层的倾角度数，确定断面压力；根据断面压力和成岩时间，确定断层成岩作用；根据断层带的泥质含量和断面压力，确定排替压力；根据断层带的泥质含量、断面压力、断层成岩作用和排替压力，确定断层封闭综合能力值；根据断层封闭综合能力值的分布情况，确定油层和水层的分界值；计算断层带的泥质含量、断面压力、断层成岩作用和排替压力四项指标的乘积；利用断层封闭综合能力分界值和单项指标对断层封闭性进行评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115344414A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210974407.9
申请日：2022-08-15
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: 本发明提供了一种日志异常检测方法及系统，应用于系统的日志异常检测领域。该系统使用Drain、Word2Vec、TF‑IDF算法以及LSTM和Transformer模型。所述系统包括：首先使用Drain对日志进行解析；然后使用Word2Vec生成词向量，并使用TF‑IDF生成加权日志序列特征向量和组件值特征向量；最后，使用一个添加了LSTM的Transformer作为最终的分类模型。本发明不仅能捕获日志中的语义信息和顺序关系，而且还能考虑组件值的信息，进而能够发现多种类型的系统异常，减少系统崩溃次数。本发明以较低的计算成本来解决日志异常检测的不稳定性问题，提高异常检测的准确性和效率，提高应对异常的能力，保证系统运行的安全。
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公开(公告)号：CN114706559A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210319424.9
申请日：2022-03-29
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: 本发明公开了一种基于需求识别的软件规模度量方法。该方法以软件的需求规范文档为基础，获取软件需求并进行需求分类，通过对功能需求中的功能点识别统计得到软件规模。包括:获取目标软件的需求规范文档；对目标软件需求文档进行数据预处理,得到需求语句数据；使用图注意力网络和BERT构建自动需求分类模型进行需求识别分类；对功能需求则进行功能点规模计算，对非功能需求进行属性嵌入和全局统计；最后以功能点规模估算为主，全局非功能需求分类统计和系统特性作为调整系数完成软件规模度量。
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公开(公告)号：CN114697108A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210318745.7
申请日：2022-03-29
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/142 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种系统日志异常检测方法，应用于系统的日志异常检测领域。该方法结合了Drain算法、TF‑IDF算法以及多种异常检测模型，最终使用投票融合。所述方法包括：获取原始日志数据；提取变量，保存常量为模板，将日志解析为结构化文本；特征提取，将字符串转化为可量化的数字；将经过处理后的日志数据输入日志检测模型组，得到预测结果；对日志检测模型输出的检测结果进行投票融合，并输出日志异常检测结果。本发明通过对多个检测结果进行投票融合，能够及时发现系统日志中记录的异常模式，以便对系统的异常进行部署，提高预测结果的准确性，帮助人工完成快速的异常筛查，满足对系统日志异常检测的需求，降低系统运行的成本。
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公开(公告)号：CN113962980A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111281750.7
申请日：2021-11-01
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明采用基于改进YOLOV5X的玻璃容器瑕疵识别方法及系统来识别玻璃容器瑕疵，涉及基于深度学习目标检测的玻璃容器瑕疵识别方法及系统。主要包括以下内容：利用玻璃容器瑕疵数据集进行分析标注，生成图片标签XML数据集，对XML文件标注数据集转换生成TXT文件标签集，搭建CSPDarknet53—MHSA主干特征提取网络模块，搭建Bi‑FPN加强特征提取网络模块，搭建检测头模块，通过反向传播CIOU损失函数计算损失以及更新整个系统模型、对构建好的系统模型进行测试。本发明具有鲁棒性高，泛化能力强，准确度高的特点。
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公开(公告)号：CN113888528A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111231196.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明采用基于改进CenterNet的瓶底模点识别系统来识别瓶底模点，涉及到基于深度学习目标检测的瓶底模点识别方法以及系统。主要包括以下内容：利用瓶底模点数据集进行分析标注，生成图片标签数据集，搭建ResNet‑CBAM主干特征提取网络模型，搭建CenterNet目标检测网络模型，通过反向传播以及Focal Loss和l1 loss计算损失以及更新模型、对构建好的模型进行测试。本发明具有鲁棒性高，泛化能力强，准确度高的特点。
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