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公开(公告)号：CN114707718A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210318990.8
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: 本发明公开了一种针对转发级联规模的预测方法，该方法提出将GAT(图注意力网络)、动态路由、LSTM(长短期记忆循环神经网络)组合成为一个新的模型用于信息级联规模的预测方法。所述方法包括：数据预处理；图注意力网络提取节点特征；划分级联快照；动态路由聚合节点信息；LSTM提取时间信息；MLP(多层感知器)进行最后预测；模型测试。本发明可应用于流行度预测领域。本发明为该领域提供了新的特征提取方法，解决了该领域预测效率低、多模型结合后信息利用率低等问题，并满足了热点事件快速预测及捕捉的需求。
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公开(公告)号：CN114239807A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111548027.0
申请日：2021-12-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种针对高维数据进行异常检测的方法，将RFE（递归特征消除）和DAGMM（深度自编码高斯混合模型）相结合，通过降维和重构的方式来检测异常数据。首先对数据预处理；通过RFE方法进行特征选择，然后构建压缩网络，获得重构误差和低维特征表示，将两部分作为估计网络的输入，通过估计网络计算能量值。在测试时，通过设置阈值进行异常检测。本发明提供的高维数据异常检测方法，相比于传统的异常检测方法在处理高纬度数据上提高了检测精确，降低了训练时长和误警率，解决了数据维度高，数据类型复杂的高纬数据在异常检测方面精度低，误报率高，时效差等问题。例如能够很好地应用在网络方面来检测流量异常。
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公开(公告)号：CN114238054A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111547972.9
申请日：2021-12-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明提供了一种云服务器资源利用数量预测的方法。该方法改进TFT（时序融合变压器）多步时间序列预测技术，应用在云服务器资源利用数量的预测中。所述方法包括：数据集特征变量分解；生成训练集测试集；数据特征变量划分；设计并改进TFT预测模型；不同的数据特征变量进入模型相应接口；模型训练；生成目标预测模型；模型测试。本发明提供了新的变量分解方法，并利用TFT变量分类提取和多步融合预测的优势，在改进算法之后加快了模型拟合速度，提升了预测准确度和鲁棒性。该发明解决了目前云服务器资源利用的数据由于特征变量过少，多步预测准确度低的技术问题，满足了云服务平台通过对服务器资源利用数量的预测进行安全部署、资源协调的需求。
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公开(公告)号：CN113949644A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111230819.3
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: H04L41/147 , H04L41/142 , H04L41/14 , G06N3/04 , G06N3/08 , H04L43/0876
Abstract: 本发明提供了一种网站访问量预测方法及系统。该方法结合了LSTM模型(长短期记忆神经网络)和prophet模型(可分解时间序列模型)。所述方法包括：数据预处理，建立训练集；创建深度学习网络，采用LSTM模型建立循环神经网络并训练；把训练好的模型保存并在验证集上验证实验结果；保存结果一并计算误差；创建prophet模型，并训练；把训练好的模型保存并在验证集上验证实验结果；保存结果二并计算误差；创建二元一次方程对结果一和结果二进行线性回归得到权重和偏置参数；代入参数进行最终与预测并计算误差。本发明应用于网站平台的用户访问量预测领域，提高了预测准确度，满足了网站的流量风险评估和流量控制的实际需求。
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公开(公告)号：CN113920418A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111230965.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及了基于YOLOv4的玻璃瓶瓶底模点识别分类方法及系统，通过工业相机获取玻璃瓶底模点图像，然后对每个玻璃瓶底模点图像进行标注以及定义类别，形成训练、验证和测试图像数据集，再经过搭建YOLOv4目标检测模型，对模型进行训练；在及测试结果达到预定标准后，得到预测模型；最后将预测模型加载到检测一体机中，以预测模型的输出结果控制PLC将预先设定好的特定编号的玻璃瓶进行击打回收。本发明提供的基于YOLOv4模型的玻璃瓶底模点目标检测方法及系统，用以提高玻璃瓶的识别和废弃模板所制造玻璃瓶的回收效率，适合应用于机器视觉玻璃瓶检测行业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109492140A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811313507.7
申请日：2018-11-06
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/93
Abstract: 本发明公开了一种国内外标准文档的比对方法及系统，包括：标准文档录入：根据指定技术领域，搜索指定技术领域内的国内标准文档和国外标准文档，将搜索到的国内标准文档、国外标准文档及相关信息导入到对应的数据库中；相关信息，包括：标准号、标准名称和自定义编号；标准文档分类：指定技术领域包括若干个子技术领域，将录入的标准文档根据所归属的子技术领域进行分类；录入对比指标：根据指定技术领域，录入标准文档对比指标；对比指标分类关联：将每个子技术领域的技术指标参数与对比指标分类相关联；标准比对：基于对比指标，实现指定技术领域内的国内标准文档与相同技术领域内的国外标准文档进行一一比对。
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公开(公告)号：CN104655332B
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510061691.0
申请日：2015-02-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种非接触式应力检测系统及方法，系统包括线圈、交流电源、巨磁阻元件和钢轨，其中，巨磁阻元件设置于线圈内，线圈连接交流电源，线圈上交流电源提供给线圈固定频率的交变电流，该交变电流会产生一个交变磁场，该磁场在钢轨上产生相应的电涡流，巨磁阻元件测量交变电流产生磁场与电涡流产生磁场相互作用的磁场强度大小，实现对钢轨应力的检测；本发明采用电磁感应方式测量钢轨应力，无接触方式，可解决接触式应力传感器由于铁轨震动影响应力传感器精度及寿命的问题。
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公开(公告)号：CN104679607A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510061675.1
申请日：2015-02-04
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种异构存储的容灾系统及方法，系统包括用户端和异地灾备中心，其中，用户端包括备份服务器、生产存储模块和备份存储模块，备份服务器连接生产存储模块与备份存储模块，生产存储模块连接备份存储模块；异地灾备中心包括异地灾备中心存储模块，异地灾备中心存储模块与备份存储模块连接，且所述备份存储模块与异地灾备中心存储模块兼容，本发明仅新增一台低端存储的情况下，即实现了异构存储的兼容及远程容灾，相较于存储虚拟化或远程挂载等方法，运维投入和预算更低，简单易用。
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公开(公告)号：CN118941556B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411388842.9
申请日：2024-10-08
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06T7/00 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06V10/44 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于SAM先验指导的工业缺陷检测方法及系统，涉及工业计算机视觉领域，将待检测的工业表面缺陷图像输入到训练好的检测模型中，依次经过特征提取、特征聚合和缺陷检测，得到检测结果，包括缺陷类别和缺陷位置；所述检测模型的特征提取，首先分别基于SAM大模型和基于卷积操作提取先验特征和局部全局特征，然后将先验特征嵌入到局部全局特征中，得到多层级工业特征，基于多层级工业特征，生成SAM先验指导的检测结果；本发明通过SAM视觉大模型的先验指导，开发更加智能和自适应的缺陷检测模型，使其能够理解并利用先验知识，同时具备自我学习和自我优化的能力，以更好地适应不断变化的数据分布和工业需求。
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公开(公告)号：CN119807540A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510299772.8
申请日：2025-03-14
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F16/9535 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于检索匹配领域，提供了一种基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法及系统，对标准撰写需求先进行字符拆分，拆分后进行池化操作及维度映射，得到维度映射特征；对维度映射特征拆分成多个子特征后，将子特征两两进行多维对称交叉注意力处理，得到交叉注意力拼接特征；将交叉注意力拼接特征进行多次卷积拼接实现特征交叉融合，得到交叉融合特征；对交叉融合特征进行特征映射，得到三个不同的用户画像指标映射向量，本发明对标准化编写用户画像特征进行抽取将用户画像特征进行总结归纳，形成特征指标集合；对文本中包含的语义信息进行学习，将特征抽取任务转化为特征指标分类任务，使用户画像刻画的更精准。
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