一种网络运维人员画像生成方法和系统

    公开(公告)号:CN118052462A

    公开(公告)日:2024-05-17

    申请号:CN202410088868.5

    申请日:2024-01-23

    发明人: 郑珺 王雪梅 陈莉

    摘要: 本发明提供了一种网络运维人员画像生成方法和系统,所述方法包括:动态获取运维人员的日常工作数据,将所述日常工作数据进行数据预处理;将数据预处理后的运维人员日常工作数据进行数据抽取,得到运维人员行为和能力相关的第一数据集,所述第一数据集包括运维人员数据标签和对应数据值;将所述第一数据集转化为样本矩阵,预设字段属性和字段所属的业务,根据所述字段属性和所属业务将所述样本矩阵降维归类为预设画像的不同维度;获取每一维度的所有标签数值,根据所述标签数值在运维人员对应画像维度上可视化显示。

    一种广义系统的滤波器构建方法和系统

    公开(公告)号:CN118232876A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410297446.9

    申请日:2024-03-15

    摘要: 本发明提供了一种广义系统的滤波器构建方法和系统,所述方法包括如下步骤:建立带有复杂噪声和噪声方差不确定的多传感器广义系统,并将所述噪声不确定的广义系统进行噪声增广,并将增广噪声的不确定广义系统进行降阶,得到增广降阶子系统;采用经典Kalman滤波方法,根据极大极小鲁棒估计原理,基于带噪声方差保守上界的最差保守系统,得到鲁棒时变和稳态Kalman预报器;根据应用状态变换方法,基于子系统的局部和融合Kalman预报器鲁棒性得到原广义系统的局部和融合Kalman预报器鲁棒性;利用Matlab仿真软件建立数值仿真模型,在所述仿真模型中通过随机动态输入和生产经济系统的例子以验证方法有效性。

    一种基于MIMO-GAN的图像生成系统和方法

    公开(公告)号:CN111260652B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202010035932.5

    申请日:2020-01-09

    IPC分类号: G06T7/10

    摘要: 本发明公开了一种MIMO‑GAN的图像生成方法和系统,该系统包括用于接受真实图像,将真实图像分解成多个真实图像的子模式的模式分解器;接受MINO‑GAN输出的多个子模式,将这些子模式进行融合生成完整的图像的模式合成器;多输入多输出的对抗生成网络模块,MIMO‑GAN模块。本申请通过模式分解器将真实图像分解成多个子模式,利用MIMO‑GAN中的生成器和多个判别器对抗博弈捕捉真实图像的完整的模态信息,通过反复训练MIMO‑GAN网络中的多个生成器和判别器,生成满足要求的生成器集合和判别器集合,最后通过模式合成器得到生成图像,避免了模式坍塌问题,增加了生成图像的多样性,提高了运算速度。

    一种鲁棒稳定性的广义预控制方法

    公开(公告)号:CN113490267A

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202110541702.0

    申请日:2021-05-18

    IPC分类号: H04W52/24 G06N20/00

    摘要: 本发明涉及一种鲁棒稳定性的广义预控制方法,解决了能源浪费、信号干扰的技术问题,通过采用通信系统内置有三维地图,方步骤一,预置通信系统中发射端系统损耗函数和接收端系统损耗函数,接收端接收的最佳功率函数;步骤二,预先在三维地图中模拟计算异步位置的通信链路损耗值并建立数据库;根据发射端位置参数、接收端位置,模拟计算出发射端到接收端的功率损耗参数;步骤三,将c(f)=pg(f)+ps(f)作为发射端的最佳发射功率值;步骤四,预定义发射端发射功率控制系数为λ2,干扰信号加权系数为λ1,发射功率预评估模型进行预估计的技术方案,较好的解决了该问题,可用于无线通信中。

    一种基于BlockGAN的图像生成和识别模块及方法

    公开(公告)号:CN111311702B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202010044383.8

    申请日:2020-01-15

    摘要: 本发明公开了一种基于BlockGAN的图像生成和识别模块及方法,该模块包括:图像分割模块;模式分解模块;多个区块,多个区块形成一个BlockGAN(区块GAN),每个区块中包含一个生成器以及与所述生成器连接的多个判别器;第一融合模块;第二融合模块。该方法主要解决复杂图像生成过程中模式多样性的问题、识别过程中准确性的问题以及运行效率的问题。本发明每个区块由一个生成器和多个判别器组成,负责对一种类型的物体进行生成和识别,多个判别器可对同一物体的多个模态进行判别,以增加图像识别的准确性。多个区块可并行处理,生成器生成的单一物体可融合成复杂图像,判别器的判别结果融合后形成对复杂图像的准确识别。

    一种鲁棒性自适应滤波系统

    公开(公告)号:CN113381730B

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202110544458.3

    申请日:2021-05-19

    IPC分类号: H03H21/00

    摘要: 本发明涉及一种鲁棒性自适应滤波系统,解决的是自适应滤波器鲁棒性弱、结构复杂的技术问题,通过系统为时分复用滤波,包括数字滤波器和广义滤波权值预测控制单元;数字滤波器为FIR滤波器,包含路数为M的多路复用器,多路复用器的输入连接RAM存储器、采样数据输入口,输出连接单路FIR滤波器单元,单路FIR滤波器单元的输入为第m路的输入xm(n),输出为第m‑1路采样数据xm‑1(n)和第m路滤波结果ym(n);m为小于等于M的正整数,N为FIR横向滤波器阶数,i为小于N的整数所述广义滤波权值预测控制单元执行步骤,完成对数字滤波器的输出估计的技术方案,较好的解决了该问题,可用于滤波中。

    一种基于并行融合的判别模式的图像生成和识别方法

    公开(公告)号:CN113052817A

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202110317600.0

    申请日:2021-03-24

    发明人: 王雪梅

    摘要: 本发明公开了一种基于并行融合的判别模式的图像生成和识别方法,首先利用阈值分割法将获取的原始复杂图片进行分割和分解后,输入多个所述判别器阵列中,然后利用多个生成器接收随机噪声生成对应数量的训练图片后,输入所述判别器阵列中,结合分割得到的灰度图进行对抗博弈;接着将博弈结果输入组成判别矩阵后,将相邻两幅所述训练图片进行加权融合后,将得到的结果存放于下一个融合层,循环加权融合后,直至得到唯一融合结果,得到生成图像,提高图像生成和识别精度。

    一种基于MIMO-GAN的图像生成系统和方法

    公开(公告)号:CN111260652A

    公开(公告)日:2020-06-09

    申请号:CN202010035932.5

    申请日:2020-01-09

    IPC分类号: G06T7/10

    摘要: 本发明公开了一种MIMO-GAN的图像生成方法和系统,该系统包括用于接受真实图像,将真实图像分解成多个真实图像的子模式的模式分解器;接受MINO-GAN输出的多个子模式,将这些子模式进行融合生成完整的图像的模式合成器;多输入多输出的对抗生成网络模块,MIMO-GAN模块。本申请通过模式分解器将真实图像分解成多个子模式,利用MIMO-GAN中的生成器和多个判别器对抗博弈捕捉真实图像的完整的模态信息,通过反复训练MIMO-GAN网络中的多个生成器和判别器,生成满足要求的生成器集合和判别器集合,最后通过模式合成器得到生成图像,避免了模式坍塌问题,增加了生成图像的多样性,提高了运算速度。

    一种基于文本字符特征的文本数据归属描述及生成方法

    公开(公告)号:CN113761231A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202111041957.7

    申请日:2021-09-07

    IPC分类号: G06F16/387 G06F16/383

    摘要: 本申请公开了一种基于文本字符特征的文本数据归属描述及生成方法,包括:获取待处理的文本数据,并对所述文本数据进行分解,得到若干个字符,并基于所述字符对所述文本数据进行特征空间表示;根据所述文本数据的特征空间表示,通过所述字符的水平位置和不同所述字符之间的关联对所述文本数据进行特征存储;根据所述文本数据的特征存储结果,生成文本数据归属。本申请能够通过特征空间的量化矩阵有效生成文本数据归属,有助于解决文本的自动生成及归属管理问题,丰富以中文为主的自然语言处理的基础理论和算法,为解决数据安全问题提供了一种新的思路,进而为未来文本大数据的科学管理提供理论和技术支持。