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公开(公告)号：CN114048796A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111211138.2
申请日：2021-10-18
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种改进型硬盘故障预测方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有硬盘故障预测模型正负样本的不平衡、决策树易过拟合及随机采样生成的数据子集造成的决策树决策结果准确性差异化的问题。该一种改进型硬盘故障预测方法利用通过基于层次聚类改进的SMOTE算法缓解数据不平衡导致的偏差，使用引入了新的评价标准和限制条件的改进CCP剪枝方法解决决策树过拟合，结合AdaBoost和随机森林学习模型，采用投票法得出预测结果。通过上述方案，本发明达到了更加有效并且准确地进行硬盘故障预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113779739B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202111078452.8
申请日：2021-09-15
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多层拓扑图智能布局方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有技术存在的仅支持构建单层拓扑或者关系图谱，不支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的问题。该发明网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，然后基于已配置的业务语义从业务设备实时通讯数据中提取业务信息；建设业务源节点，然后根据已设定的业务规则对中提取的业务信息进行规则匹配，并依据已配置的决策策略，在业务源节点下逐级构建设备节点链，并依据设定的业务数据特性构建叶子节点；物理层的业务设备与倒数二层节点进行连线，构建多层拓扑关系图。通过上述方案，本发明达到了自动构建多层拓扑图及支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的目的。
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公开(公告)号：CN113779739A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111078452.8
申请日：2021-09-15
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多层拓扑图智能布局方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有技术存在的仅支持构建单层拓扑或者关系图谱，不支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的问题。该发明网络接收物理层的业务设备实时通讯数据，然后基于已配置的业务语义从业务设备实时通讯数据中提取业务信息；建设业务源节点，然后根据已设定的业务规则对中提取的业务信息进行规则匹配，并依据已配置的决策策略，在业务源节点下逐级构建设备节点链，并依据设定的业务数据特性构建叶子节点；物理层的业务设备与倒数二层节点进行连线，构建多层拓扑关系图。通过上述方案，本发明达到了自动构建多层拓扑图及支持实时智能虚拟与现实物理构建关系的目的。
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公开(公告)号：CN113051281A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110611290.3
申请日：2021-06-02
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种时序图形数据库存储方法及装置，主要解决现有图形数据库无法存储空间网络复杂数据的问题。该一种时序图形数据库存储方法为将图形数据库中结点和边的Key‑Value形式分别加上时序数据库中时间戳TimeStamp，分别得到具有时间戳TimeStamp的结点和边；然后将具有时间戳TimeStamp的结点和边转换为结点表和边表；最后根据具有时间戳TimeStamp的结点和边的属性分别进行自定义划分用于查询。通过上述方案，本发明达到了适用于空间网络数据存储场景目的。
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公开(公告)号：CN113050661A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110611289.0
申请日：2021-06-02
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种三维场景内自动巡检方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有二维GIS地图上无法直观的在三维空间中通过预先预定好的线路进行漫游巡检，现实生成采用的人工或无人机巡检成本高、耗时长、效率低的问题。该发明为先在三维场景中的物联网设备增加碰撞盒子、在巡检相机上增加碰撞盒子、自义定巡检路线，通过巡检相机移动按自定义巡检路线线性移动使其上的碰撞盒子碰撞检测物联网设备上的碰撞盒子，然后根据碰撞点的ID获取物联网设备数据存放至数据仓库中，完成自定义巡检路线后数据仓库中就已具有该巡检路线上的物联网设备数据。通过上述方案，本发明达到了能在三维场景中根据自定义巡检路线巡检获得物联网设备数据的目的。
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公开(公告)号：CN112926274A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110403040.0
申请日：2021-04-15
Applicant: 成都四方伟业软件股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种利用卷积神经网络模拟城市交通系统的方法及装置，主要解决现有技术中存在的现虚拟的城市交通系统中生硬的还原驾驶员的基础驾驶行为且不能模拟极端情况下自动驾驶反应的问题。该发明先创建城市模型，然后设计其中车流，再然后模拟天气和时间转换，最后通过虚拟车辆采集道路图像训练后控制车辆在虚拟环境中行驶；天气和时间的转化可用于模拟各类气候转换情况；通过虚拟车辆采集图像如人眼所看到的图像，通过神经网络模型来训练采集的图像，利用卷积核对图像的局部信息进行处理，然后在更高层将局部信息综合起来得到全局信息，最后输出命令发送至车辆，控制车辆在虚拟环境中行驶，这样能更人性化的模拟驾驶员的驾驶。
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