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公开(公告)号：CN105279603A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510577285.X
申请日：2015-09-11
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明公开了一种可动态配置的大数据分析系统与方法，所述系统包括实时数据存储管理模块、实时流分析计算模块、离线分析模块、可视化模块等四大模块，每一个模块中都设计了至少一个可进行动态配置管理的组件，如数据管理配置组件、实时流分析计算配置组件、离线分析计算配置组件、动态配置组件。本发明还提出了一种大数据分析系统的动态配置方法，设计了各组成模块的数据结构及消息结构，通过动态配置管理器中的警示数据结构的状态信息驱动系统的动态配置，提出了警示冗余度的计算方法及动态配置方法，通过上述方式，本发明能够使系统运行于一个高效率的大数据分析计算水平，有效地解决了大数据分析平台管理的优化过程。
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公开(公告)号：CN119963864A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510029725.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于细粒度动态融合的深度多视图聚类方法，方法为：获取多视图数据并为每个视图构建自动编码器网络，并计算自编码重构损失；将低级潜在特征映射得到微簇结构；基于动态平衡分配策略优化微簇结构并计算得到优化损失；对每个单视图进行聚类并计算获取单视图聚类的损失；进行自表示偏差融合学习并获取免私有信息干扰的自表示损失；计算获取偏差矩阵；使用多头自注意力机制结合偏差矩阵得到融合特征，并计算特征融合优化函数；构建整体优化损失函数，通过最小化整体优化损失函数进行聚类训练，得到最终的聚类结果。本发明综合考虑簇的大小、先验概率分布和距离，解决了异构性归属判定问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106202486B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201610569447.X
申请日：2016-07-19
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F16/90
Abstract: 本发明涉及一种异构数据集基于MIC字段值优先连接方法，包括以下步骤：拟合异构数据集SE分布的参数；计算字段A、B之间的MIC系数；生成字段A、B中所有值分别出现次数构成的集合StA和StB；建立集合StA、StB对应的累积分布函数PA(x)、PB(y)；判断记录总条数l是否为0，是则转最后一步，否则转下一步；根据PA(x)计算得出字段A中对应字段值Ax；基于字段值优先连接模型计算得出字段B中对应字段值By；保存{Ax,By}作为一条记录；更新总条数l=l‑1，并返回步骤5；完成异构数据的所有连接。该方法有利于逼真模拟异构数据集，使连接的数据集保持合理的字段间的均衡性以及节点间的相似性。
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公开(公告)号：CN106202486A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610569447.X
申请日：2016-07-19
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/90
Abstract: 本发明涉及一种异构数据集基于MIC字段值优先连接方法，包括以下步骤：拟合异构数据集SE分布的参数；计算字段A、B之间的MIC系数；生成字段A、B中所有值分别出现次数构成的集合StA和StB；建立集合StA、StB对应的累积分布函数PA(x)、PB(y)；判断记录总条数l是否为0，是则转最后一步，否则转下一步；根据PA(x)计算得出字段A中对应字段值Ax；基于字段值优先连接模型计算得出字段B中对应字段值By；保存{Ax,By}作为一条记录；更新总条数l=l-1，并返回步骤5；完成异构数据的所有连接。该方法有利于逼真模拟异构数据集，使连接的数据集保持合理的字段间的均衡性以及节点间的相似性。
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公开(公告)号：CN120011991A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510033740.3
申请日：2025-01-09
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F18/2433 , G01R35/00 , G01D18/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了蓄能电池传感器系统无监督异常检测方法，方法为：将传感器数据进行时间序列视图和传感器视图处理，分别得到多变量时间序列和状态值；通过GRU获得时间序列视图中的特征向量，通过GCN获得传感器视图中的特征向量，再共同拼接获得组合特征；通过编码器对组合特征进行编码获得潜变量；解码器对潜变量解码重构整个数据集，并计算得到解码器的重构误差；基于蓄能电池传感器系统的先验知识计算得到物理模型误差；基于重构误差和物理模型误差计算得到最终异常评分；当异常评分大于设定的异常阈值时判定存在异常并进行标记。本发明增强了多传感器系统的异常检测能力，还为复杂工业系统的智能运维提供了一种新颖的解决方案。
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公开(公告)号：CN105279603B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201510577285.X
申请日：2015-09-11
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种可动态配置的大数据分析系统与方法，所述系统包括实时数据存储管理模块、实时流分析计算模块、离线分析模块、可视化模块等四大模块，每一个模块中都设计了至少一个可进行动态配置管理的组件，如数据管理配置组件、实时流分析计算配置组件、离线分析计算配置组件、动态配置组件。本发明还提出了一种大数据分析系统的动态配置方法，设计了各组成模块的数据结构及消息结构，通过动态配置管理器中的警示数据结构的状态信息驱动系统的动态配置，提出了警示冗余度的计算方法及动态配置方法，通过上述方式，本发明能够使系统运行于一个高效率的大数据分析计算水平，有效地解决了大数据分析平台管理的优化过程。
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公开(公告)号：CN110222923A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910332409.6
申请日：2015-09-11
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06Q10/06 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种可动态配置的大数据分析系统，所述系统包括实时数据存储管理模块、实时流分析计算模块、离线分析模块、可视化模块等四大模块，每一个模块中都设计了至少一个可进行动态配置管理的组件，如数据管理配置组件、实时流分析计算配置组件、离线分析计算配置组件、动态配置组件。本发明还提出了一种大数据分析系统的动态配置方法，设计了各组成模块的数据结构及消息结构，通过动态配置管理器中的警示数据结构的状态信息驱动系统的动态配置，提出了警示冗余度的计算方法及动态配置方法，通过上述方式，本发明能够使系统运行于一个高效率的大数据分析计算水平，有效地解决了大数据分析平台管理的优化过程。
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