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公开(公告)号：CN109815104A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910107441.4
申请日：2019-02-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供基于软错误感知的GPGPU程序近似分析系统及方法，以实现对GPGPU程序进行可靠性分析。上述系统进行了多次软错误模拟，将发生软错误后的错误输出结果进行了归类。在归类过程中，根据错误输出结果与标准输出结果间的误差(差异)是否超过用户质量需求，将差异发生类型(SDC)的错误输出，近一步划分为差异可接受类型和差异不可接受类型。这反映了程序可容忍一定范围的误差的近似特性，因此本发明实施例所进行的归类是近似归类。而基于近似归类所进行的可靠性分析，即为“可靠性近似分析”。可靠性近似分析有助于找出真正严重的错误，以此为依据设计保护策略可减少没必要的保护和开销。
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公开(公告)号：CN111063398B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201911327186.0
申请日：2019-12-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图贝叶斯优化的分子发现方法。所述方法包括：获取候选分子集合；从所述候选分子集合中随机选取若干个分子进行性质评估，得到分子‑性质对集合；根据所述分子‑性质对集合对代理模型进行训练，得到训练后的代理模型；根据所述训练后的代理模型对所述候选分子集合中的分子分别进行性质预测，从所述候选集合中选择希望分子进行性质评估，得到希望分子性质；根据所述希望分子性质找到具有期望性质的分子。本发明基于图贝叶斯优化的分子发现方法通过对候选集中的分子进行预测，再根据预测结果选择分子进行评估得到分子的实际性质，有根据的选择分子进行评估，减少分子的评估次数，从而减小分析评估的代价。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107066322B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710113588.5
申请日：2017-02-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供一种面向自组织群智感知系统中的在线任务分派方法，其目的在于突破云管理控制平台对群智感知的局限性，提高系统实时性和鲁棒性。本方法包括以下四个步骤：首先，根据历史信息，按照信誉度值的降序对即将遇到的参与者排序，计算所有参与者的信誉度的平均值；然后，设置选择信誉度高的参与者的条件，将满足条件的参与者设置为候选者；接着，查看当前遇到的参与者是否为候选者，如果是候选者，继续执行该方法；最后，按照贪心策略，为每个任务副本选择合适的候选者，从而决定目前相遇的参与者上的任务副本集合。本发明能够适应由请求者自行组织的群智感知系统，并且在结果正确的前提下，尽可能较少任务的平均执行时间。
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公开(公告)号：CN119962572A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510053556.5
申请日：2025-01-14
Applicant: 吉林大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种多元时间序列预测方法及装置，涉及数据预测技术领域，该方法包括：根据目标非线性动力系统的拓扑结构，构建基于图卷积神经网络的网络模型；所述网络模型包括依次连接的自适应图模块、编码器、空间神经微分方程模块、时间神经微分方程模块和解码器；采用所述目标非线性动力系统的历史数据集训练所述网络模型，得到多元时间序列预测模型；通过空间神经微分方程模块引入状态反馈来揭示时空时间序列在空间维度上的演化模式，并引入基于非线性状态转移理论的神经微分方程来模拟时间层面的状态演化，在融合空间特征同时抑制特征过平滑现象，提高了数据预测的有效性。
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公开(公告)号：CN109815104B
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910107441.4
申请日：2019-02-02
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供基于软错误感知的GPGPU程序近似分析系统及方法，以实现对GPGPU程序进行可靠性分析。上述系统进行了多次软错误模拟，将发生软错误后的错误输出结果进行了归类。在归类过程中，根据错误输出结果与标准输出结果间的误差(差异)是否超过用户质量需求，将差异发生类型(SDC)的错误输出，近一步划分为差异可接受类型和差异不可接受类型。这反映了程序可容忍一定范围的误差的近似特性，因此本发明实施例所进行的归类是近似归类。而基于近似归类所进行的可靠性分析，即为“可靠性近似分析”。可靠性近似分析有助于找出真正严重的错误，以此为依据设计保护策略可减少没必要的保护和开销。
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公开(公告)号：CN111063398A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911327186.0
申请日：2019-12-20
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图贝叶斯优化的分子发现方法。所述方法包括：获取候选分子集合；从所述候选分子集合中随机选取若干个分子进行性质评估，得到分子-性质对集合；根据所述分子-性质对集合对代理模型进行训练，得到训练后的代理模型；根据所述训练后的代理模型对所述候选分子集合中的分子分别进行性质预测，从所述候选集合中选择希望分子进行性质评估，得到希望分子性质；根据所述希望分子性质找到具有期望性质的分子。本发明基于图贝叶斯优化的分子发现方法通过对候选集中的分子进行预测，再根据预测结果选择分子进行评估得到分子的实际性质，有根据的选择分子进行评估，减少分子的评估次数，从而减小分析评估的代价。
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公开(公告)号：CN107066322A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710113588.5
申请日：2017-02-28
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G06F9/4881 , G06F9/5027
Abstract: 本发明提供一种面向自组织群智感知系统中的在线任务分派方法，其目的在于突破云管理控制平台对群智感知的局限性，提高系统实时性和鲁棒性。本方法包括以下四个步骤：首先，根据历史信息，按照信誉度值的降序对即将遇到的参与者排序，计算所有参与者的信誉度的平均值；然后，设置选择信誉度高的参与者的条件，将满足条件的参与者设置为候选者；接着，查看当前遇到的参与者是否为候选者，如果是候选者，继续执行该方法；最后，按照贪心策略，为每个任务副本选择合适的候选者，从而决定目前相遇的参与者上的任务副本集合。本发明能够适应由请求者自行组织的群智感知系统，并且在结果正确的前提下，尽可能较少任务的平均执行时间。
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