基于专家模型的数据库服务器硬件健康评估方法

    公开(公告)号:CN109542742A

    公开(公告)日:2019-03-29

    申请号:CN201811352658.3

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于专家模型的数据库服务器硬件健康评估方法,该评估方法包括采集操作系统硬件指标,将硬件指标分成专家模型内指标,为专家模型内指标分配分数权重,并且制定多级阈值和扣分标准,指标值落在不同阈值范围扣除相应等级的分数;自动周期性采集硬件指标;根据专家模型规则计算数据库服务器硬件指标,输出数据库服务器硬件的健康得分。上述评估方法选取了数据库硬件的关键指标,解决了指标选取可靠性问题;将指标组合配比,构建数据库硬件健康模型,通过为模型内指标分配权重,以及设置动态阈值,解决评估单一性问题;通过自动采集和模型计算,对数据库硬件健康度进行评估,解决人工评估成本高问题。

    一种基于故障录波数据的输电线路故障接地电阻计算方法

    公开(公告)号:CN103293387B

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201310220704.5

    申请日:2013-06-05

    Abstract: 本发明涉及一种基于故障录波数据的输电线路故障接地电阻计算方法,包括下列步骤:(1)根据双侧电源线路的两端保护装置故障录波文件来计算故障时线路两端的母线电压向量和线路电流向量,并计算向量的各序分量;(2)根据故障测距装置得到故障点距线路两端的距离,结合线路每公里正序阻抗、负序阻抗、零序阻抗参数,计算母线到故障点的正序阻抗、负序阻抗、零序阻抗;(3)根据线路每公里零序分布电容的容抗值计算线路电容电流;(4)计算故障点相电压和接地电阻的电流,确定故障相,并计算接地电阻值。采用本发明的方法,通过线路保护装置获取故障录波文件,在此基础上,计算故障时接地电阻的大小,为电网故障起因分析提供了依据数据。

    一种基于深度强化学习的软件智能升级方法及装置

    公开(公告)号:CN113031983B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202110147585.X

    申请日:2021-02-03

    Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的软件智能升级方法及装置。所述方法包括:采集软件运行参数以及用户操作参数,并确定所述软件运行参数以及用户操作参数下软件的基准升级时间点;根据所述软件运行参数以及用户操作参数,利用策略网络给出预测的升级时间点,将预测的升级时间点和所述基准升级时间点的差值作为强化学习的奖励,并将奖励作为策略网络的标签值,通过训练得到训练好的软件智能升级模型;获取软件实时运行参数和用户操作参数,传入训练好的软件智能升级模型,得到当前升级时间点的可信值,并根据可信值判断是否进行升级。本发明基于强化学习和深度学习,实现软件系统的智能升级时机预测,极大地提高软件升级效率。

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