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公开(公告)号：CN114996010B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202210632812.2
申请日：2022-06-06
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06F9/50 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了面向移动边缘环境下的智能服务保障方法，其中，对于候选模型中的每个候选模型层，根据第一模型层和该候选模型层之间的第一隐藏层矩阵的第一矩阵值，以及该候选模型层和第二模型层之间的第二隐藏层矩阵的第二矩阵值确定所述第一隐藏层矩阵和所述第二隐藏层矩阵之间的候选相对熵；判断目标相对熵是否小于为所述候选模型配置的超参数阈值；若所述目标相对熵小于所述超参数阈值，则将所述目标模型层从所述候选模型中删除，以得到不包含所述目标模型层的目标模型。采用上述方法，通过将候选模型中差异度较小的两个隐藏层所共同包含的目标模型层从候选模型中删除，有利于减小模型运行时所占用的运行空间。
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公开(公告)号：CN117725548A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311628825.3
申请日：2023-11-30
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G06F18/22
Abstract: 本申请提供了一种异常检测的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据目标物联网系统工作过程中产生的历史时间序列数据，构建数据驱动图结构；将数据驱动图结构与基于知识图结构进行融合，得到知识增强图结构；通过预设的知识增强图注意力预测网络对知识增强图结构中所有目标节点进行预测，得到目标节点的预测值，并计算目标节点的预测值与观测值之间的图偏差分数；根据图偏差分数和目标物联网系统的正常输出量，检测目标物联网系统是否存在异常。本申请将领域知识融入到传统图注意力预测网络中，以提供有价值的信息，增强正常模式学习的鲁棒性，并提高异常检测的性能。
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公开(公告)号：CN113222169B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110289138.8
申请日：2021-03-18
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种结合大数据分析反馈的联邦机器组合服务系统，包括分布在不同地址的多个设备(1)、大数据分析和调度模块(2)；每个设备(1)包括数据预处理模块(3)、数据获取模块(6)和数据读取模块(11)；所述大数据分析和调度模块(2)对所有参与联邦机器学习的设备、工作模块和数据进度数据分析和调度；所述大数据分析和调度模块(2)数据通信连接所述数据读取模块(11)、所述数据训练融合子模块(4)和所述联邦数据训练模块(5)；所述数据获取模块(6)和所述单机存储模块(7)数据通信连接，所述单机存储模块(7)还分别和所述数据预处理模块(3)和数据读取模块(11)数据通信连接。本发明的结合大数据分析反馈的联邦机器组合服务系统，本申请在进行数据记录训练前，对数据记录进行数据清理，以便剔除数据记录异常的部分，以便保证数据记录的准确性，从而保证数据模型的准确。
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公开(公告)号：CN114996010A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210632812.2
申请日：2022-06-06
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本申请提供了面向移动边缘环境下的智能服务保障方法，其中，对于候选模型中的每个候选模型层，根据第一模型层和该候选模型层之间的第一隐藏层矩阵的第一矩阵值，以及该候选模型层和第二模型层之间的第二隐藏层矩阵的第二矩阵值确定所述第一隐藏层矩阵和所述第二隐藏层矩阵之间的候选相对熵；判断目标相对熵是否小于为所述候选模型配置的超参数阈值；若所述目标相对熵小于所述超参数阈值，则将所述目标模型层从所述候选模型中删除，以得到不包含所述目标模型层的目标模型。采用上述方法，通过将候选模型中差异度较小的两个隐藏层所共同包含的目标模型层从候选模型中删除，有利于减小模型运行时所占用的运行空间。
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公开(公告)号：CN114706731A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210424421.1
申请日：2022-04-21
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本申请属于服务计算领域，公开了一种智能服务实时动态监测的方法，该方法包括，根据用户需求，预设智能服务上多项约束监测目标，并将其监测目标转换为时序逻辑公式；基于黎曼和算子，构建正负偏置的黎曼和计算方式，生成一种新型信号时序逻辑定量化满足度计算方法；获取智能服务监测目标相对应的时序信号，并进行实时处理运算，实现对智能服务多项约束的实时动态监测。相较于现有信号时序逻辑，该发明，对时序信号中正负时序信号分别进行计算分析，提出了正确、完备、可辨的定量化满足度；相较于现有智能服务监测的方法，该发明提出了基于时序逻辑的实时、高效、可规约的监测的方法，提高了监测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111090697A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911108826.9
申请日：2019-11-13
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于联盟链的票务系统，所述系统包括由多个联盟节点构成的联盟链网络以及部署于各个联盟节点中的票务智能合约架构，所述票务智能合约架构包括基础数据层、数据访问层、业务合约层和应用层。利用联盟链技术实现的票务系统，数据的不可篡改保证了信息的安全性，智能合约执行无法中断的特性确保了购票过程的可信任性，保证用户隐私信息安全以及票源信息真实性，避免购票争议等问题，利用数据库表的形式来进行数据存储，极大的提升了开发的便捷和可理解性，并根据业务需求，将智能合约模块化开发，降低了升级改造难度。
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公开(公告)号：CN110083757A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910335398.7
申请日：2019-04-24
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06F16/953 , H04L9/32 , H04L29/06
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于联盟链网络的异常数据存取与查询方法、系统，涉及区块链领域，以解决现有技术中存在的多方监控场景下多个参与方的信任问题以及无法通过异常数据快速定位异常原因的问题。通过终端上传异常数据至服务器，服务器对异常数据进行计算生成异常数据摘要，连同服务器标识生成键值对，并将键值对存储至联盟链网络中。当其他节点想要查询异常数据时发送数据请求信息给该服务器，该服务器通过链下安全信道传输异常数据至其他节点，从而解决了多方参与监控场景下多个参与方的信任问题以及无法通过异常数据定位异常原因的问题。
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公开(公告)号：CN112785194B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110155166.0
申请日：2021-02-04
Applicant: 中国地质大学(北京)
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/0631 , G06F16/9535
Abstract: 本申请提供了一种工作流程的推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备，包括：根据获取到的待推荐用户提供的多条子需求工作流程以及各条子需求工作流程之间的调用关系从预先构建的工作流程模型中确定出多条待推荐工作流程；基于每条待推荐工作流程对应的路径长度，对确定出的多条待推荐工作流程进行排序，将排序位于预设位置之前的至少一条待推荐工作流程确定为目标工作流程推荐给所述待推荐用户。这样，不需要用户提供需求的具体描述，就可以直接根据用户提供的多条子需求工作流程以及子需求工作流程之间的调用关系，向用户推荐与
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公开(公告)号：CN112884164B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110289436.7
申请日：2021-03-18
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种包括分布在不同地址的多个设备(1)、智能移动终端(2)；每个设备(1)包括数据清理模块(3)、数据传感模块(6)和数据读取模块(11)；数据训练融合子模块(4)，所述数据训练融合子模块(4)设置于部分所述设备(1)上；数据训练联合模块(5)，所述数据训练联合模块(5)设置于所述智能移动终端(2)上；所有所述设备(1)都包括单机存储模块(7)，设置有所述数据训练融合子模块(4)的所述设备(1)上设置局域数据存储模块(8)，设置有所述数据训练联合模块(5)的所述设备(1)设置有全局数据存储模块(9)。本发明通过对设备和移动设备数据通信连接采用标准化接口模式，从而使得运算模块可以同时对接多个需要进行联邦机器学习的系统，使得数据训练成本更低，增加了系统的可移植性。
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公开(公告)号：CN113222169A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110289138.8
申请日：2021-03-18
Applicant: 中国地质大学(北京)
Abstract: 本发明公开了一种结合大数据分析反馈的联邦机器组合服务系统，包括分布在不同地址的多个设备(1)、大数据分析和调度模块(2)；每个设备(1)包括数据预处理模块(3)、数据获取模块(6)和数据读取模块(11)；所述大数据分析和调度模块(2)对所有参与联邦机器学习的设备、工作模块和数据进度数据分析和调度；所述大数据分析和调度模块(2)数据通信连接所述数据读取模块(11)、所述数据训练融合子模块(4)和所述联邦数据训练模块(5)；所述数据获取模块(6)和所述单机存储模块(7)数据通信连接，所述单机存储模块(7)还分别和所述数据预处理模块(3)和数据读取模块(11)数据通信连接。本发明的结合大数据分析反馈的联邦机器组合服务系统，本申请在进行数据记录训练前，对数据记录进行数据清理，以便剔除数据记录异常的部分，以便保证数据记录的准确性，从而保证数据模型的准确。
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