基于神经网络算法的应用主机资源预测方法

    公开(公告)号:CN113722094A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110910259.X

    申请日:2021-08-09

    Abstract: 本发明公开了基于神经网络算法的应用主机资源预测方法,包括以下步骤;数据采集,所述数据采集包括对应用主机关键资源实时数据、主机访问数据以及运检信息数据的历史数据的采集;数据处理:对数据采集中采集的历史数据,分别通过平滑、找异常以及聚合的处理;特征工程:针对处理后的历史数据,依次利用时间滞后处理方法和数据归一化处理进行特征工程的处理,而运检信息数据则还需要通过标记方法进行标记;基础预测算法通过训练样本集,通过计算得到神经元输出值;迭代:根据消耗函数和动量因子,得到修改权值,得到迭代后的神经元输出值;应用主机资源的预测:重复迭代步骤,以符合要求的神经元输出值为应用主机资源的预测值。

    电力信息运维智能应答系统

    公开(公告)号:CN108491378B

    公开(公告)日:2021-11-09

    申请号:CN201810189009.X

    申请日:2018-03-08

    Abstract: 本发明提出一种电力信息运维智能应答系统,包括:用户问答模块、智能应答模块和管理模块;所述智能应答模块提取用户问题的一个或多个关键词,通过近义词关联模块从数据库中提取一个或多个与关键词匹配的问题解答方案供用户选择;所述管理模块可监控用户问答模块与智能应答模块之间的互动,并可接入用户问答模块,同时断开用户问答模块与智能应答模块之间的连接;所述管理模块可选取用户问题的关键词并添加到数据库中,并建立关键词与问题解答方案的新的匹配关系;所述管理模块可删除关键词与问题解答方案的匹配关系。本发明与现有技术相比,解决了现有电力运维客服系统严重依赖人工,且智能化程度低的缺陷。

    基于日志、流量和业务访问的业务系统运行状态智能研判系统

    公开(公告)号:CN111259073A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010018962.5

    申请日:2020-01-08

    Abstract: 本发明公开了基于日志、流量和业务访问的业务系统运行状态智能研判系统,重构综合网管系统技术架构,包括:利用多种数据库构建分布式数据存储平台;利用kafka分布式部署环境将分布式数据存储平台内的数据,实现数据统一采集,集中推送,并送至综合网管系统;所述综合网管系统构建应用系统端口监控和物理存储监控系统,以及显示系统;根据获取的数据,对关键的业务系统运行日志、中间件运行日志、业务流程运行信息进行汇总整合,利用大数据智能分析方法,挖掘不同的日志模式与业务系统故障、性能低下现象之间的关联关系,形成关键业务系统运行状态智能研判模型。本发明能够有效提升信息网络及关键业务的保障能力、降低业务系统运行风险。

    电力运维信息知识图谱构建方法

    公开(公告)号:CN108460136A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810189014.0

    申请日:2018-03-08

    Abstract: 本发明提出一种电力运维信息知识图谱构建方法,将深度学习算法引入到电力领域知识图谱的构建中,釆用命名实体识别和实体关系抽取这两大机器学习的任务来解决知识单元抽取和知识单元关系抽取这两个难题。本发明提高了电力数据的有效利用,发挥数据隐藏的价值,提高电网的智能化应用水平,基于知识图谱的知识表示,将改变过去低维度、相互孤立的信息展现方式,更加直观呈现电力知识之间的关联性。构建电力信息运维系统知识库,将历史运维数据转化为知识,支持用户在线自主咨询和解决问题,实现智能问答,提高运维效率,在电网运维工作中将发挥重要价值,并在此基础上完成电力信息运维领域知识图谱优化存储技术。

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