一种长短信精简方法及系统

    公开(公告)号:CN109657231B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN201811333876.2

    申请日:2018-11-09

    Abstract: 本申请所提供的一种长短信精简方法,包括:利用分词算法对长短信进行分词处理得到对应的特征词表及特征词空间;利用特征词表和特征词空间得到对应的特征向量;将特征向量代入BP神经网络进行训练,得到输出向量;根据输出向量,利用特征词库中的精简等价短词对特征词表中的目标特征词进行替换,形成目标特征词表;利用分词算法对应的逆算法对目标特征词表进行处理,得到目标长短信。可见,该方法用特征词库中的精简等价短词替换了长短信中的特征词,对长短信进行了精简,减少了拆成的普通短信的条数,进而节约成本。本申请还提供一种长短信精简系统、设备及计算机可读存储介质,均具有上述有益效果。

    一种分布式业务链路监控方法及装置

    公开(公告)号:CN110191026B

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN201910527146.4

    申请日:2019-06-18

    Abstract: 本申请提供的一种分布式业务链路监控方法及装置,其中方法包括:当检测到业务调用信息被调用时,获取业务调用信息的参数;根据业务调用信息的参数,判断业务调用信息对应的业务接口是否属于业务发起调用接口,若是,则将业务调用信息的参数和业务调用信息对应的业务信息存入第二存储集群,若否,根据业务调用信息的参数和预置在第一存储集群中的调用信息与业务信息的对应关系,匹配与业务调用信息对应的业务信息,并将业务调用信息的参数和业务信息存入第二存储集群。本申请通过采用在数据获取处理环节上将所有的业务调用信息进行业务信息匹配,无需进行二次转换处理,解决了现有的分布式业务链路监控、分析工作的执行效率低的技术问题。

    一种分布式业务链路监控方法及装置

    公开(公告)号:CN110191026A

    公开(公告)日:2019-08-30

    申请号:CN201910527146.4

    申请日:2019-06-18

    Abstract: 本申请提供的一种分布式业务链路监控方法及装置,其中方法包括:当检测到业务调用信息被调用时,获取业务调用信息的参数;根据业务调用信息的参数,判断业务调用信息对应的业务接口是否属于业务发起调用接口,若是,则将业务调用信息的参数和业务调用信息对应的业务信息存入第二存储集群,若否,根据业务调用信息的参数和预置在第一存储集群中的调用信息与业务信息的对应关系,匹配与业务调用信息对应的业务信息,并将业务调用信息的参数和业务信息存入第二存储集群。本申请通过采用在数据获取处理环节上将所有的业务调用信息进行业务信息匹配,无需进行二次转换处理,解决了现有的分布式业务链路监控、分析工作的执行效率低的技术问题。

    一种服务器巡检方法及装置

    公开(公告)号:CN109992478A

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201910250993.0

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本申请公开了一种服务器巡检方法,包括:获取用户输入的巡检操作选定指令;根据获取到的巡检操作选定指令,从预置的服务器巡检操作库中调取与巡检操作选定指令对应的巡检操作执行脚本;其中,服务器巡检操作库为,预先根据信息系统中服务器的巡检要求,编写巡检要求对应的各项巡检操作的执行脚本,以编写好的各个执行脚本建立的;生成包含调取到的各个巡检操作执行脚本的巡检任务脚本;根据用户输入的执行指令,执行巡检任务脚本;解决了现有在进行巡检时,都是人工根据巡检内容一一操作执行,效率低下的技术问题。

    一种长短信精简方法及系统

    公开(公告)号:CN109657231A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811333876.2

    申请日:2018-11-09

    Abstract: 本申请所提供的一种长短信精简方法,包括:利用分词算法对长短信进行分词处理得到对应的特征词表及特征词空间;利用特征词表和特征词空间得到对应的特征向量;将特征向量代入BP神经网络进行训练,得到输出向量;根据输出向量,利用特征词库中的精简等价短词对特征词表中的目标特征词进行替换,形成目标特征词表;利用分词算法对应的逆算法对目标特征词表进行处理,得到目标长短信。可见,该方法用特征词库中的精简等价短词替换了长短信中的特征词,对长短信进行了精简,减少了拆成的普通短信的条数,进而节约成本。本申请还提供一种长短信精简系统、设备及计算机可读存储介质,均具有上述有益效果。

    一种面向智能电网服务器流量异常检测的深度学习方法

    公开(公告)号:CN109886833B

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN201910053584.1

    申请日:2019-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种面向智能电网服务器流量异常检测的深度学习方法。该方法基于监控电网服务器流量的高维时间序列数据信息,利用一种基于两层LSTM神经元的Encoder‑Decoder深度神经网络,构建了流量正常状态估计。基于估计得到的流量正常行为,分析其与实测值残差的分布情况,并最终给出置信区间作为判别异常行为的控制限,从而实现了对智能电网服务器流量异常行为的检测。本发明方法够自适应动态逼近变量间非线性关系,无需进行人为干预选取变量特征,无需数据降维,具有一定的普适性,且对预防严重故障的发生有着十分重要的科学意义和应用价值。

Patent Agency Ranking