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公开(公告)号：CN116306197A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211090794.6
申请日：2022-09-07
Applicant: 贵州大学
Abstract: 本发明公开了基于函数型宽度学习网络的复杂制造过程建模与预测方法，该方法为：以函数作为模型的输入，利用权重函数提取输入函数的时序特征，利用积分近似方法求得特征映射节点；然后利用注意力机制提取特征映射节点间的相互关系，从而提高模型的表达能力；最后利用求解隐藏层矩阵的伪逆矩阵来计算得到网络权重。本发明降低了对预测的训练数据的采样间隔的要求，既可以实现对等间隔采样数据的预测，同时也能对非等间隔采样数据进行端到端的预测分析。同时，AFBLS利用注意力机制来对特征映射节点进行进一步的特征提取，抽取出了特征映射节点间的相关关系，更进一步的提高了预测的准确度。
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公开(公告)号：CN115794768A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211085123.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/27 , G06F16/182 , G06F16/18 , G06F16/2457 , G06F16/215 , G06F16/28 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种游戏引擎数据湖分层可扩展设计与流批组合即席分析系统，包括业务数据库模块、埋点数据模块、数据采集模块、数据存储模块、数据计算与查询模块和任务调度模块，数据采集模块对业务数据库模块和埋点数据模块进行采集处理，数据存储模块对采集后的数据进行处理存储，数据计算与查询模块对存储的数据进行分析，任务调度模块根据分析后的结果进行调配，数据计算与查询模块的Phonix子模块分别在hbase子模块上建立了多级索引和数据预计算，还包括对数据湖进行数据离线分层扩展设计的分层可扩展设计模块。本发明降低复杂业务指标实现难度，提高计算效率、代码复用性和可靠性，隔离了数据隐私，并解决了离线复杂指标计算过慢的问题。
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公开(公告)号：CN118018484A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311846322.3
申请日：2023-12-28
Applicant: 贵州大学 , 贵州航天云网科技有限公司
IPC: H04L47/125 , G06N3/006 , H04L41/40 , H04L41/16
Abstract: 本发明属于网络优化技术领域，具体涉及基于麻雀搜索算法优化的大容量高并发系统负载均衡方法，步骤包括：对于包含应用层、控制层和数据层的软件定义网络SDN，构建麻雀搜索算法；在SDN网络中，结合麻雀搜索算法，划分探索者和追随者，更新探索者和追随者的位置，并获得最终输出的最佳位置和最佳适应度值，即为最佳的SDN负载均衡分配方案；将SDN网络引入大容量高并发系统中，从而实现了大容量高并发系统的负载均衡。本发明可以利用麻雀搜索算法计算出最优的一条链路分配给新流，有效的均衡了SDN负载，提高了网络性能，从而实现了大容量高并发系统的负载均衡。
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公开(公告)号：CN115481316A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211069556.7
申请日：2022-09-01
Applicant: 贵州大学
IPC: G06F16/9535 , G06N20/20 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种多模型融合知识蒸馏推荐模型，包括集成学习模块和学生模块，集成学习模块使用全连接层将DeepFM模型、DIN模型和MMDIN模型的预测结果进行加权投票，得到最终的预测结果，其中，加权投票权重大小采用梯度下降法进行自适应调整，学生模块采用浅层DIN结构，使用软标签对学生模型收敛进行指导。本发明增加全连接层，对三个深度学习模型DeepFM、DIN、MMDIN模型的优点进行集成，并使用梯度下降法对全连接层参数进行更新。对模型的参数进行初始化，并对参数变化范围施加限制，使得集成模型更快更好得收敛并模拟各个模型进行投票的场景。
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