卫星数据查询方法、系统、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN108287907B

    公开(公告)日:2019-03-15

    申请号:CN201810095847.0

    申请日:2018-01-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请公开了一种卫星数据查询方法、系统、设备及计算机可读存储介质,其中该方法包括获取查询所需数据的指令,得到目标指令;根据目标指令,生成相应的查询条件;根据查询条件,利用预设算法查找相应数据,得到目标数据;其中,查询条件包括地理区域查询条件和元数据查询条件;预设算法为:将查询条件与数据库数据在经纬度上投影,得到第一投影结果和第二投影结果;当第一投影结果与第二投影结果相交时,判断第二投影结果对应数据所在的区域是否在第一投影结果对应的区域内;若是,则第二投影结果对应数据为目标数据。可见,本申请提供的卫星数据查询方法,通过目标指令获得查询条件,并利用预设算法获得相应的高分辨率卫星数据。

    一种集群数据处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119088663B

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411586571.8

    申请日:2024-11-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请公开了一种集群数据处理方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,包括:收集计算节点多个维度的当前负载数据;对当前负载数据进行预处理,并通过多个不同主题的消息队列及根据预处理后负载数据的维度信息对预处理后负载数据进行分类存储;根据当前待分析指标从至少一个主题的消息队列存储的预处理后负载数据中获取与目标维度对应的第一数据;将第一数据输入至目标时间序列模型,以输出得到与目标维度对应的预测负载数据,将第一数据输入至目标随机森林分类模型,以输出得到与目标维度对应的安全状态评分。本申请基于消息队列的特点对传统信息收集存储技术进行改进,解决了传统技术开销大、响应慢以及IO量不均衡的问题。

    一种网络数据分类方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116186622A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310303361.2

    申请日:2023-03-27

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种网络数据分类方法,涉及网络数据分类领域,应用于关系分类器,通过激活扩散的算法,在获取网络数据中结点的邻居集时适当扩展了邻域的范围,打破了网络数据分类中基于一阶马尔可夫假设简化处理的直接邻域获取方式下分类信息获取的局限性,通过改变邻域获取的方式,扩展了分类结点时考虑的邻居结点的范围,从而在构建关于各个类别的参考向量时获取了更多的分类信息,提高了结点的同质性,提高了分类精度,同时与协作推理的方式相结合,对未标记结点的类别概率进行迭代,进一步提高了未标记结点的最终得到的类别概率的准确度。本发明还公开了一种网络数据分类系统,电子设备及存储介质,具有与上述网络数据分类方法相同的有益效果。

    卫星数据查询方法、系统、设备及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN108287907A

    公开(公告)日:2018-07-17

    申请号:CN201810095847.0

    申请日:2018-01-31

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请公开了一种卫星数据查询方法、系统、设备及计算机可读存储介质,其中该方法包括获取查询所需数据的指令,得到目标指令;根据目标指令,生成相应的查询条件;根据查询条件,利用预设算法查找相应数据,得到目标数据;其中,查询条件包括地理区域查询条件和元数据查询条件;预设算法为:将查询条件与数据库数据在经纬度上投影,得到第一投影结果和第二投影结果;当第一投影结果与第二投影结果相交时,判断第二投影结果对应数据所在的区域是否在第一投影结果对应的区域内;若是,则第二投影结果对应数据为目标数据。可见,本申请提供的卫星数据查询方法,通过目标指令获得查询条件,并利用预设算法获得相应的高分辨率卫星数据。

    一种面向有序命题的信息融合新方法

    公开(公告)号:CN104679991A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201510041738.7

    申请日:2015-01-27

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向有序命题的信息融合新方法,围绕有序命题类问题,提出了基本支持函数的凸度、扩展无知、基本(或准-基本)支持函数λ*的信息心、信息熵,基本支持函数间的相容性等概念。提出与求质心不同的λ*“信息心”计算新方法,求λ*信息心只涉及λ*的较大信任值,其作用被突出,可理解为较大信任值被赋予了更大的权重。针对有多个最大信任值和/或“近似最大”信任值的λ*,提出了改进的信息熵计算方法,并验证了其有效性。最终提出了整合信息心、信息熵计算,相容性度量,非正整数信息心处理、扩展无知和凸度等的基本支持函数融合新方法,有效解决了有序命题类问题的信息融合问题。

    一种集群数据处理方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN119088663A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202411586571.8

    申请日:2024-11-08

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请公开了一种集群数据处理方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域,包括:收集计算节点多个维度的当前负载数据;对当前负载数据进行预处理,并通过多个不同主题的消息队列及根据预处理后负载数据的维度信息对预处理后负载数据进行分类存储;根据当前待分析指标从至少一个主题的消息队列存储的预处理后负载数据中获取与目标维度对应的第一数据;将第一数据输入至目标时间序列模型,以输出得到与目标维度对应的预测负载数据,将第一数据输入至目标随机森林分类模型,以输出得到与目标维度对应的安全状态评分。本申请基于消息队列的特点对传统信息收集存储技术进行改进,解决了传统技术开销大、响应慢以及IO量不均衡的问题。

    一种神经网络加速器及其软错误处理装置和方法

    公开(公告)号:CN116882465A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310875376.6

    申请日:2023-07-17

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本申请公开了一种神经网络加速器及其软错误处理装置和方法,应用于机器学习技术领域,包括:载入装置,用于对原始过滤器进行分组,并为每个分组配置校验过滤器;在脉动阵列中依次进行各分组的权重加载,加载时将分组的校验过滤器部署在该分组第一列;脉动阵列;包括依次连接的M个校验单元的校验行;校验单元用于:当与校验过滤器连接时传递校验数据至后级校验单元;当与原始过滤器连接时,传递校验数据至后级校验单元,并将原始过滤器输出的各个计算结果与相应校验值进行误差比较;错误恢复装置用于基于误差比较结果以及错误恢复规则进行错误处理。应用本申请的方案,有效地实现了软错误处理,节约了硬件资源和计算资源,避免了过度保护。

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