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公开(公告)号：CN110457531A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910666139.2
申请日：2019-07-23
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及一种基于OpenMP的并行字符串查询方法，属于数据库技术领域。包括字符串数据集预处理步骤，对字符串数据集和查询集按照字典序升序排序并统计各首字母下所有字符串的字符串数量；索引创建步骤，基于贪婪分区方法将数据集划分成K个分区并创建分区表，然后基于OpenMP并行为每个分区创建独立的双数组Trie索引结构；检索步骤，对一批待查询的字典序有序的查询集，根据分区表确定各查询对应的分区号并在相应分区内进行并行检索。本发明通过贪婪分区算法和OpenMP等技术创建分区双数组，使分区负载更为均衡，进而可提高双数组创建以及检索的效率。
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公开(公告)号：CN110375987A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910548884.7
申请日：2019-06-24
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明涉及一种基于深度森林机械轴承故障检测方法，属于故障检测技术领域。首先，将采集到的正常轴承数据和多种故障轴承数据根据振动频率f分别进行多粒度采样策略进行分组，得到N组采样数据，再将N组采样数据分别进行特征提取，得到N组特征向量Xs，然后将N组特征向量Xs分别打上标签，再进行整合，得到整个数据的特征向量X，最后，将特征向量X输入到深度森林，构建级联结构，得到训练模型。本发明基于深度森林模型提出了多粒度分组提取特征方法，有效地扩大训练数据集，防止特征提取时的信息丢失现象，该方法不仅在机械轴承故障上具有较好的应用性，还可以应用于其他类型的机械故障诊断中。
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公开(公告)号：CN109921938A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910197822.6
申请日：2019-03-15
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明公开了一种云计算环境下故障检测方法，本发明方法为：监测数据特征提取，通过计算云计算环境监测数据集中的任意两个特征之间的相关性系数值选取特征以得到故障特征集；根据故障特征集中对应的特征序号，提取故障数据的特征数据形成训练数据集，对训练数据集中的特征进行平均值、方差计算，并构建故障模型参数二维数组，将其放入故障库中；按照故障特征集提取监测异常数据，判断监测异常数据的故障类型是否与当前故障库已知故障相似，对与已知故障无法匹配的监测异常数据进行未知故障检测。本发明通过对故障模型的不断更新实现了故障检测的自适应性以及实现已知故障与未知故障的检测，为故障恢复做准备。
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公开(公告)号：CN106227720B
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201610613664.4
申请日：2016-08-01
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及一种APP软件用户评论模式识别方法，属于APP软件用户行为分析领域。本发明首先根据用户对APP软件的评论特征将用户评论信息分为三类；然后通过计算每类用户评论信息的频率来选择需要分析的类别；最后对需要分析对应类户评论信息中分词之后的用户评论信息的词性组合，选出词性组合模板，确定APP软件用户的评论模式。本发明有助于分析APP软件用户侧重于评价APP软件的哪些特征；有助于分析APP软件用户发表评论信息的表达形式；有助于分析APP软件用户行为。
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公开(公告)号：CN108776667A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810420942.3
申请日：2018-05-04
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于geohash与B-Tree的空间关键词查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串string，以string为排序对象按字典序对数据集D中的每行数据排序并生成编号id、标识flag，每一行数据称为一条记录r，则由一至多行记录r组成的数据集称为记录集R；空间关键词索引建立步骤，对string构建B-Tree；对记录集R中的flag建立倒排索引，其列表元素为关键词及与其相对应的id列表，得到域-关键词倒排索引结构；空间关键词查询步骤，检索B-Tree与域-关键词倒排索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回满足空间查询条件的位置点。本发明可高效支持任意空间范围的关键词查询。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108776666A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810420941.9
申请日：2018-05-04
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于关键词倒排与Trie的空间关键词查询方法及装置，本发明方法包括：数据预处理步骤，将数据集D中所有位置点编码成长度为n的字符串，以该字符串为排序对象按字典序对数据集D中每行数据排序并生成编号id，每一行数据称为一条记录r，则由一至多行记录r组成的数据集称为记录集R；空间关键词索引建立步骤，对记录集R中关键词集建立倒排索引，之后，对任一关键词所属id对应的字符串构建Trie，得到关键词倒排与Trie组合的索引结构；空间关键词查询步骤，检索关键词倒排与Trie组合的索引结构，获取满足查询条件的id，经过滤得到id候选集，并对候选集验证返回满足空间查询条件的位置点。本发明可高效支持任意空间范围的关键词查询。
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公开(公告)号：CN104850399B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510213960.0
申请日：2015-04-30
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明涉及一种构件接口与构件实现映射表的追溯分析方法及系统，属于构件的追溯分析领域。本发明包括本体构建模块，用于对构件接口和构件实现建立本体模型，并用XML表示；文件分析模块，用于对构件接口和构件实现建立本体模型，并用XML表示；映射建立模块，用于根据使用本体描述的构件接口与构件实现生成映射表；追溯分析模块，用于分析以及显示追溯分析结果。本发明结合构件接口和实现的特点，采用本体描述构件接口以及构件实现；在传统的追溯分析方法的基础上进行改进，生成了针对需求分析、设计阶段的构件接口与编码阶段的构件实现之间的映射表；通过映射表，分析以及显示构件实现中受构件接口修改的影响集。
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公开(公告)号：CN103957116B
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201410125387.3
申请日：2014-03-31
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明涉及一种云故障数据的决策方法及系统，属于云故障领域。本发明文件操作模块，用于对云故障数据文件的打开、分析：文件打开模块，用于选择打开云故障数据文件；文件分析模块，用于获取云故障数据文件的特征属性和类别属性；决策结果生成模块，用于根据打开的云故障数据文件生成决策图；检测结果显示模块，用于显示云故障检测的结果：当遍历到决策图中类别属性表示的节点时，计数器加1，并记录下该节点的值，直至整张图遍历完毕，再将记录下的节点值显示给用户。本发明结合传统故障分类及云计算环境的特点，建立云故障的分类；使新算法适应云计算环境下软件故障的类别多样化特征；通过遍历得到的决策图，能够得出检测到的云故障列表。
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公开(公告)号：CN106227720A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610613664.4
申请日：2016-08-01
Applicant: 昆明理工大学
CPC classification number: G06F17/277 , G06F17/30705
Abstract: 本发明涉及一种APP软件用户评论模式识别方法，属于APP软件用户行为分析领域。本发明首先根据用户对APP软件的评论特征将用户评论信息分为三类；然后通过计算每类用户评论信息的频率来选择需要分析的类别；最后对需要分析对应类户评论信息中分词之后的用户评论信息的词性组合，选出词性组合模板，确定APP软件用户的评论模式。本发明有助于分析APP软件用户侧重于评价APP软件的哪些特征；有助于分析APP软件用户发表评论信息的表达形式；有助于分析APP软件用户行为。
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公开(公告)号：CN105975487A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610264134.3
申请日：2016-04-26
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种APP软件用户评论有关性判断方法，属于APP软件用户评价领域。本发明首先提取APP软件每条评论的关键词集；然后计算提取的APP软件每条评论的关键词集对特征库中的有关性概率得分；最后通过判断有关性概率得分是否大于预设阈值的情况来确定APP软件用户评论是否与该APP软件有关。本发明定义并提取APP软件用户评论关键词集，有利于提高判断用户评论有关性的效率；将朴素贝叶斯文本分类方法进行了修改，结合词频统计的方法判断APP软件用户评论有关性概率得分，有助于给用户筛选出有关评论，减少对评论筛选的时间；通过判断APP软件用户评论的有关性，有助于用户评价APP软件的质量。
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