-
公开(公告)号:CN109213760A
公开(公告)日:2019-01-15
申请号:CN201810868419.7
申请日:2018-08-02
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/22 , G06F16/2455
摘要: 本发明公开了一种非关系数据存储的高负载业务存储及检索方法,存储过程为接收新建/更新非关系数据的请求,对非关系数据构建元数据信息,将元数据信息放入缓存并永久存储;获取索引键值信息,构建索引信息,将索引信息存入缓存并永久存储。检索过程为接收数据检索请求,从缓存获取元数据信息,并将元数据信息返回;根据元数据信息查找索引信息,并将索引信息返回。本发明对于较大量数据,可以实现高效存储与检索,并且简单可靠,易于运行维护,成本低廉。
-
公开(公告)号:CN109039806A
公开(公告)日:2018-12-18
申请号:CN201810769111.7
申请日:2018-07-13
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号: H04L12/26 , H04L12/931 , H04L12/801
摘要: 本发明公开了一种基于SDN的报文镜像及网络监控的性能优化方法,系统包括SDN控制器、监控器、分析器、接收器和SDN交换机。监视器抽取信息特征,转发给SDN控制器,控制器转化为流表后下发给其所控制的交换机,SDN交换机将根据抽取信息过滤的报文镜像到分析器;分析器对报文进行精确分析,确定镜像报文的有效性,并反馈给监视器,逐步缩小过滤条件,以达到精确匹配;然后将精确匹配的信息下发给SDN控制器,控制将确定的监控信息镜像给接收器。本发明可显著的提高报文镜像的准确度,降低监控对网络带来的负载,提高监控的效率。
-
公开(公告)号:CN115827883A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202210722451.0
申请日:2022-06-24
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号: G06F16/36 , G06N3/0895
摘要: 本发明公开了一种自监督图对齐的多语言知识图谱补全方法和系统,所述方法包括以下步骤:1、不同语言的知识图谱融合为一个完整的图;2、自监督学习GNN编码器生成新的种子对齐;3、GNN编码器学习实体的上下文嵌入;4、解码器计算每个关系事实的三重分数;5、根据性能指标验证算法的有效性。本发明在多语言知识图谱补全领域提出一种自监督图对齐的方法,它通过融合所有知识图谱并利用GNN编码器来学习具有可学习注意力权重的实体嵌入,从而解决知识不一致问题,该权重会区分多个对齐源的影响;它具有以自我监督学习方式生成新的对齐,以解决有限的种子对齐问题。
-
公开(公告)号:CN110309955B
公开(公告)日:2022-07-15
申请号:CN201910511227.5
申请日:2019-06-13
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
摘要: 本发明公开了一种云环境应用系统非停机升级时的负载预测方法及装置,该方法包括:按时间序列获取云环境应用系统下非停机升级时功能模块负载样本数据集,并进行预处理;对预处理后的负载样本数据集采用三角形隶属函数进行模糊化处理,并用均值等分区间离散化,生成负载离散样本数据集;将负载离散样本数据集交叉生成训练集Str和测试集Ste,利用所述训练集Str构建决策树模型进行升级时负载高低的预测,并进行迭代训练;采用测试集Ste对训练后的决策树模型进行剪枝并进行负载预测。本发明用于解决现有静态负载预测方法负载预测精度不高的问题,实验结果表明,本发明给出的基于决策树预测模型可以很好的预测出在指定日期的负载高低,错误率在3%以内。
-
公开(公告)号:CN111737099B
公开(公告)日:2021-04-16
申请号:CN202010515936.3
申请日:2020-06-09
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要: 本发明提出了一种基于高斯分布的数据中心异常检测方法及装置。所述方法包括以下步骤:获取数据中心服务器硬件层面、软件层面及物理环境的特征,构成多维特征数据集;对获取的多维特征数据集进行降维处理;根据经过降维处理的数据,利用基于高斯分布的异常检测模型进行运算,得到异常检测结果。本发明在基于高斯分布的异常检测算法的基础上,提出了一个适用于高密度数据中心的异常监测方法,能够提高数据中心的异常监测效率,减少了数据中心在高密度设计下的管理成本。
-
公开(公告)号:CN110247805B
公开(公告)日:2021-11-30
申请号:CN201910550676.0
申请日:2019-06-24
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
摘要: 本发明公开一种基于K壳分解的识别传播关键节点的方法及装置,该方法包括:通过采集社交平台的消息转发建立传播网络,将所述传播网络中转发消息的个体确定为节点;依据好友列表数据得到各个节点对应的连边数量;依据所述节点的度计算各个节点的K壳索引;计算所述传播网络中每对节点间的最短距离,所述节点间的最短距离用来表征个体处于社交网络中的传播位置;根据所述K壳索引和所述节点间的最短距离计算各个节点的排名对应分值,进而得到所述传播网络中的关键传播者。本发明可以更加准确的定位节点在网络中的定位,准确的挖掘出社交网络中的关键传播者,降低错判率。
-
公开(公告)号:CN110309955A
公开(公告)日:2019-10-08
申请号:CN201910511227.5
申请日:2019-06-13
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
摘要: 本发明公开了一种云环境应用系统非停机升级时的负载预测方法及装置,该方法包括:按时间序列获取云环境应用系统下非停机升级时功能模块负载样本数据集,并进行预处理;对预处理后的负载样本数据集采用三角形隶属函数进行模糊化处理,并用均值等分区间离散化,生成负载离散样本数据集;将负载离散样本数据集交叉生成训练集Str和测试集Ste,利用所述训练集Str构建决策树模型进行升级时负载高低的预测,并进行迭代训练;采用测试集Ste对训练后的决策树模型进行剪枝并进行负载预测。本发明用于解决现有静态负载预测方法负载预测精度不高的问题,实验结果表明,本发明给出的基于决策树预测模型可以很好的预测出在指定日期的负载高低,错误率在3%以内。
-
公开(公告)号:CN110247805A
公开(公告)日:2019-09-17
申请号:CN201910550676.0
申请日:2019-06-24
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
摘要: 本发明公开一种基于K壳分解的识别传播关键节点的方法及装置,该方法包括:通过采集社交平台的消息转发建立传播网络,将所述传播网络中转发消息的个体确定为节点;依据好友列表数据得到各个节点对应的连边数量;依据所述节点的度计算各个节点的K壳索引;计算所述传播网络中每对节点间的最短距离,所述节点间的最短距离用来表征个体处于社交网络中的传播位置;根据所述K壳索引和所述节点间的最短距离计算各个节点的排名对应分值,进而得到所述传播网络中的关键传播者。本发明可以更加准确的定位节点在网络中的定位,准确的挖掘出社交网络中的关键传播者,降低错判率。
-
公开(公告)号:CN111737001A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010586551.6
申请日:2020-06-24
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要: 本发明公开了一种计算系统负载均衡方法,该方法通过决策树来动态赋予GPU单元权重,然后采用平滑轮询加权法动态分配计算任务,有效地提高了CPU和GPU的协同计算系统的效率,同时保证了系统的负载均衡。本发明还提供了基于上述方法的计算系统负载均衡装置及存储介质。
-
公开(公告)号:CN110309970A
公开(公告)日:2019-10-08
申请号:CN201910575873.8
申请日:2019-06-28
申请人: 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网陕西省电力公司
IPC分类号: G06Q10/04
摘要: 本发明公开了一种数据预测方法、装置,所述方法包括:获取系统的历史数据以及系统的第一T-1时刻数据;基于所述历史数据以及所述第一T-1时刻数据,预测得到系统的第一T时刻数据;使用对所述第一T-1时刻数据进行修正后得到的第二T-1时刻数据,对所述第一T时刻数据进行修正,得到第二T时刻数据;使用所述第一T时刻数据以及所述第二T时刻数据,建立关于时间的数据预测函数;将ΔT代入所述数据预测函数,预测得到系统的ΔT+T时刻数据。采用上述方案,可以通过较为简单的计算方式实现准确的数据预测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-