-
公开(公告)号：CN111782491B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201911122229.1
申请日：2019-11-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种磁盘故障预测方法、装置、设备及存储介质，所述磁盘故障预测方法包括：数据预处理、磁盘故障预测模型的训练及预测；所述数据预处理包括：将收集到的SMART数据预处理为图像形式的二维表示；所述磁盘故障预测模型的训练及预测包括：利用处理后的数据进行模型训练，采用训练好的模型对后续的SMART数据进行在线预测，所述模型训练采用基于对抗式生成网络的磁盘故障预测模型。本发明的磁盘故障预测方法可以对磁盘使用的整个生命周期的故障进行有效预测。
-
公开(公告)号：CN113268458A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110566053.X
申请日：2021-05-24
Applicant: 华中科技大学 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F16/172 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于代价敏感分类算法的缓存方法，具体提出了一种大小感知代价敏感的AdaBoost(SAdaCost)算法来预测对象是否会被再次访问，为了尽可能地提高预测性能，SAdaCost引入了两个代价参数，同时考虑了误分类会被再次访问的对象，以及误分类不会被再次访问的较大对象而造成的缓存开销；随后，本发明将SAdaCost与传统缓存置换策略S3LRU相结合，根据分类结果将对象放入S3LRU三段缓存的不同位置，提出了一种基于分类预测的高效缓存方法，在不改变缓存算法复杂度的同时提升缓存命中率；同时，本发明将机器学习的思想引入缓存也给缓存算法研究提供了一种新的研究思路。
-
公开(公告)号：CN112199536A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011100158.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态的快速多标签图像分类方法，该方法可以挖掘图像中不同对象之间的共现关系，进而高效地融合图像特征与标签共现关系来生成一个端到端的多标签图像分类模型。该方法通过统计标签之间的共现概率来模型对象之间的依赖关系，并采用双线性多模态因子池化组件来融合图像特征与标签共现关系，不仅加速了模型的收敛速度而且提升了图像分类性能。本发明提出的方法首先结合卷积神经网络和图卷积网络分别生成图像的特征和标签的共现关系词向量，然后采用MFB融合这两种模态的向量，最后通过多标签分类函数生成端到端的分类模型。本发明高效地融合了图像的特征和标签的共现关系词向量，大大加速了模型的收敛速度。
-
公开(公告)号：CN109033856B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810797439.X
申请日：2018-07-19
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种访问控制策略合成方法及系统，包括：获得由所有待合成访问控制策略的全部规则构成的规则集合；对规则集合中每一条规则的属性进行编码，使得属性相同的规则具有相同的属性编码且属性不同的规则具有不同的属性编码；根据属性编码将规则集合划分为多个规则子集，使得属性编码相同的规则位于同一个规则子集中；对于覆盖所有待合成访问控制策略的规则子集，按照规则冲突算法处理其中属于同一访问控制策略的规则之间的冲突，并剔除未覆盖所有待合成访问控制策略的规则子集；根据策略冲突算法，合并剩余的规则子集，从而得到合成规则集合，由此实现访问控制策略的合成。本发明能在合成访问控制策略的过程中减少存储消耗并提高合成速度。
-
公开(公告)号：CN110427311B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201910558216.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特征处理与模型优化的磁盘故障预测方法，其特征在于，包括步骤：获取磁盘的SMART属性数据、以及SMART属性数据的时间戳，根据获取的磁盘的SMART属性数据的标准值和原始值、以及SMART属性数据的时间戳获取扩充数据，使用主成分分析法从扩充数据、以及SMART属性数据的标准值和原始值中选择多个特征，构成多维矩阵，将得到的多维矩阵输入训练好的随机森林模型中，以得到磁盘的故障预测结果，根据得到的磁盘的故障预测结果对随机森林模型进行更新，以得到更新后的随机森林模型。本发明利用时序特征处理与模型优化，由此解决现有SMART技术中由于没有考虑SMART属性之间的关联关系，从而会导致磁盘故障预测的准确率较低的技术问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111130757A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911408586.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的多云CP-ABE访问控制方案，其包括加密过程与解密过程，其中加密过程包括生成数据密文CTf和密钥密文CTk、将数据密文CTf发送给云端、分割并隐藏访问策略树T、将访问策略树逻辑结构T′以及解密安全参数 存入区块链、将密文{Y′，Cy，C′y}存入各个子云等步骤；解密过程包括从云端获取数据密文CTf、分割用户属性集S得到属性子集{SCi}、分割用户属性私钥SK得到属性私钥子集{SKCi}、每个子云解密与其上托管的属性x相关的密文信息得到中间节点信息DNx、区块链超级账本链码聚合各子云解密信息DNx计算中间解密结果M′、客户端解密得到最终密钥明文M和数据明文的步骤。本发明能有效保护访问控制策略的隐私和用户属性的隐私。
-
公开(公告)号：CN110427311A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910558216.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特征处理与模型优化的磁盘故障预测方法，其特征在于，包括步骤：获取磁盘的SMART属性数据、以及SMART属性数据的时间戳，根据获取的磁盘的SMART属性数据的标准值和原始值、以及SMART属性数据的时间戳获取扩充数据，使用主成分分析法从扩充数据、以及SMART属性数据的标准值和原始值中选择多个特征，构成多维矩阵，将得到的多维矩阵输入训练好的随机森林模型中，以得到磁盘的故障预测结果，根据得到的磁盘的故障预测结果对随机森林模型进行更新，以得到更新后的随机森林模型。本发明利用时序特征处理与模型优化，由此解决现有SMART技术中由于没有考虑SMART属性之间的关联关系，从而会导致磁盘故障预测的准确率较低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN106874788B
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201710043245.6
申请日：2017-01-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种敏感数据发布中的隐私保护方法，包括：接收来自用户的数据集以及对应的多个概化输入树，遍历数据集中的每一组数据，并依次判断该组数据中的每一列数据是否存在对应的概化输入树，如果存在，则根据该数据的属性值在对应概化输入树中查找对应的节点，并将该节点的信息输入到坐标数组中，如果不存在，则直接将该数据的属性值输入坐标数组中，从而得到m行坐标数组，并为每个坐标数组添加初始值为0的标志位，建立p个簇，从m行坐标数组中随机选择其中p行坐标数组分别作为建立的p个簇的中心点。本发明使用先聚类再概化的方法，不仅提高了计算效率，也为进行大规模计算奠定了基础。
-
公开(公告)号：CN107370604B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201710548645.2
申请日：2017-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种大数据环境下的多粒度访问控制方法，其通过将文件层次的访问控制丰富成文件夹、文件、文件元数据三个层次的访问控制，实现多粒度的访问控制，从多个层面保障了大数据环境下的数据安全。在用户创建文件夹时指定基于文件夹的访问控制策略，上传文件时指定基于文件和文件元数据的访问控制策略，并且可选择对文件进行CPABE加密方式进行加密，使其以密文的形式存储在云端，适应了云端的半可信特性。当用户请求数据时，会依次判断文件夹的访问权限和文件的访问权限，只有同时满足条件时才能得到密文，并用自己的密钥进行解密。由于增加了策略冲突检测和策略合并模块，使整个系统的运行更加高效。
-
公开(公告)号：CN106202184B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610481556.6
申请日：2016-06-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/907 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种面向高校图书馆的图书个性化推荐的方法，解决高校图书馆现有的图书推荐算法中大规模数据存储和查询、可扩展性及推荐效果差的问题，其基本思路如下：首先将图书馆内的读者和图书等作为节点，构建图模型；其次，将读者的操作日志文件转化为读者‑图书类别偏好矩阵，和读者个人信息矩阵一起计算读者间的相似度，并把这些操作和挖掘出的信息作为边构建关联图谱；其次，将关联图谱和谱聚类相结合，提出了一种新的图书个性化推荐模型，计算得到关于读者的类簇分布；最后，当需要进行图书推荐时，在该读者对应的类簇中根据协同过滤算法计算出推荐图书列表。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
108
records
(took 0.08 seconds)
