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公开(公告)号：CN117194946A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311025747.8
申请日：2023-08-15
申请人： 福建师范大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/02
摘要： 本发明公开一种医疗物联网数据的非线性特征提取方法，获取医疗物联网数据并进行去均值操作得到原始数据并划分为训练集、验证集和测试集；构建适用于医疗物联网数据异常检测模型，利用稀疏的、二进制的随机投影矩阵将原始数据从原始特征空间嵌入到高维的过渡空间，过渡空间的维度高于原始特征空间维度；使用PCA提取主成分信息将数据从高维过渡空投影至低维特征空间得到非线性投影矢量；利用训练集和验证集对异常检测模型进行贝叶斯超参数优化得到最佳超参数组；根据最佳超参数组和测试集计算出异常检测模型的性能；将待检测的医疗物联网数据输入性能最好的最终检测模型得到对应的非线性特征提取结果。本发明实现非常好的非线性特征处理效果。
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公开(公告)号：CN116679938A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310663394.8
申请日：2023-06-06
申请人： 福建师范大学
摘要： 本发明涉及一种LLVM编译选项序列两阶段优化方法及系统，该方法包括：交互感知的LLVM选项模糊选择：构建最短等价选项序列获取机制，运用到带目标改进的样本集以保留高功效的选项交互；运用模糊逻辑中的隶属度定量刻画每个选项属于带目标改进选项集的程度，获取选用的选项集；基于启发式信息和预测模型的LLVM选项序列演化优化：构建可定量刻画任意两个选项潜在交互对目标影响的选项交互伪功效矩阵，以此作为启发式信息设计交换和变异演化算子来提高解质量和收敛速度；构建基于中间代码特征的选项序列优劣预测模型，在选用的选项集构成的搜索空间中演化搜索，获得面向待优化应用的最优选项序列。该方法及系统有利于在获得最佳优化结果的同时降低优化时间。
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公开(公告)号：CN107341397A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710519797.X
申请日：2017-06-30
申请人： 福建师范大学
CPC分类号： G06F21/552 , H04L67/22
摘要： 本发明涉及一种基于动态时间阈值的大数据平台会话识别方法，包括以下步骤：1、初始化页面时间阈值集合Γ；2、从用户请求记录集合H中取出请求hi，并判断其是否为空，是则判断下一请求，否则转下一步；3、判断当前请求与前一请求是否属于同一用户，是则转下一步，否则将其加入新会话并更新集合Γ，然后判断下一请求；4、计算请求hi的访问时间tnew，并判断其是否小于当前页面的页面时间阈值，是则将其加入当前会话并转下一步，否则将其加入新会话并更新集合Γ，然后判断下一请求；5、如果访问时间tnew满足时间阈值调整的条件，则更新集合Γ，然后判断下一请求，否则直接判断下一请求。该方法可以提高会话识别的精确率和查全率。
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公开(公告)号：CN104268276B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410545880.0
申请日：2014-10-16
申请人： 福建师范大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明涉及一种基于规则的软件体系结构层性能优化模型的建模方法，包括：从1至n依次对n条性能改进规则进行编号；定义规则号序列X= 表示性能改进方案，并用ui表示i号规则在X中最多可出现的次数；X的长度l、X中每个元素xk的取值范围和i号规则在X中出现的次数hi(X)分别由式(1)、(2)和(3)定义：；；；定义函数g(X)表示性能优化对应的目标函数：；从而，建立软件体系结构层性能优化模型为：在满足式(1)、(2)和(3)的条件下，求解X使得g(X)最大。该方法建立的软件体系结构层性能优化模型可降低软件体系结构层性能的优化成本，提高优化质量。
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公开(公告)号：CN106980682A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710204048.8
申请日：2017-03-30
申请人： 福建师范大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F16/2462
摘要： 本发明涉及一种基于大数据生成器的非时间属性关联模型的建模方法，首先从数据集中提取评价主体和被评价主体的关键属性，进行两重频数统计，得到基于关键属性的4个关系对；然后计算各关系对的MIC值来评估各关系对的相关性，并采用SE分布对各关系对进行关系拟合；通过拟合的关系得到评价主体的属性特征与其数据规模的关系，以及被评价主体的属性特征与其数据规模的关系，并将这两个属性特征通过活跃度总和等于流行度总和建立关联，得到非时间属性关联的H模型。该方法建立的模型可以有效地刻画真实数据集中的数据特征。
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公开(公告)号：CN106201822A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610502358.3
申请日：2016-07-01
申请人： 福建师范大学
CPC分类号： G06F11/3065 , G06F11/3457 , G06F11/3476
摘要： 本发明涉及一种基于稳态过程的多重分形Web日志的逼真生成方法，包括以下步骤：生成用户集合和Web文件集合，并关联用户和Web文件形成原始请求序列R，采用alpha稳态拟合用户到达模型，计算两次用户到达之间的到达时间间隔∆T作为改进ON/OFF模型的被动OFF时间，将原始请求序列R变成由多个用户请求序列构成的用户集合，每个用户形成一个用户请求序列Ru，遍历每一个用户u，并采用二项式b模型进行二项式分形，计算两次文件传输之间的访问时间间隔∆t作为改进ON/OFF模型的主动OFF时间，将用户请求序列Ru重新组合为新的序列Ru’。该方法可以兼顾自相似性和多重分形性，从而准确地模拟真实的Web日志。
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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
申请人： 福建师范大学
摘要： 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：CN104268276A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410545880.0
申请日：2014-10-16
申请人： 福建师范大学
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06F8/443
摘要： 本发明涉及一种基于规则的软件体系结构层性能优化模型的建模方法，包括：从1至n依次对n条性能改进规则进行编号；定义规则号序列X= 表示性能改进方案，并用ui表示i号规则在X中最多可出现的次数；X的长度l、X中每个元素xk的取值范围和i号规则在X中出现的次数hi(X)分别由式(1)、(2)和(3)定义：；；；定义函数g(X)表示性能优化对应的目标函数：；从而，建立软件体系结构层性能优化模型为：在满足式(1)、(2)和(3)的条件下，求解X使得g(X)最大。该方法建立的软件体系结构层性能优化模型可降低软件体系结构层性能的优化成本，提高优化质量。
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公开(公告)号：CN103064784A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201210499484.X
申请日：2012-11-29
申请人： 福建师范大学
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明涉及一种面向Xen虚拟化环境的运行时内存泄漏检测方法及系统，通过对Xen虚拟机内存管理技术的分析，给出了Xen虚拟化计算环境下内存泄漏的运行时检测方法，该方法的主要步骤为：（1）动态分析受监控程序的内存使用行为，对内存对象进行分组，并对各内存对象组相关信息进行维护和更新；（2）基于观测到的行为特征检测潜在的内存泄漏；（3）依据相关规则进行内存泄漏判定。与现有技术相比，本发明能跨操作系统平台、跨语言开发环境对运行时内存泄漏检测，适用范围广，具有较好的性能，能提升软件开发行业特别是内存受限的软件产品质量与开发效率，缩短软件开发的工期，直接节约了开发成本，能带来良好的经济效益和社会效益。
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