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公开(公告)号：CN105245405B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510707903.8
申请日：2015-10-27
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明涉及一种面向数据交换的云迁移优化评估方法，属于云计算和软件工程领域。该方法包括以下步骤：建立集群间面向数据交换的评估函数；向评估系统输入相关集群信息，利用评估函数和输入的信息计算出集群在本地的评估值，作为系统默认初始的最佳评估值fbest；系统随机生成迁移集群，分别计算集群间数据交换评估量Cost和集群间网络延时评估量Mtime，并与用户设定的可接受值比较，满足条件时将Cost和Mtime归一化处理，代入评估函数计算得出评估函数值fcloud，并与最佳评估值fbest比较，满足要求时将其作为最佳评估值；系统输出最佳评估值以及相对应的云迁移方案。本发明能优化企业数据交换成本，并能有效评估企业将数据迁移到云平台的可行性。
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公开(公告)号：CN112434757A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011478134.6
申请日：2020-12-15
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
Abstract: 本发明涉及一种基于用户偏好的商标自动生成方法及系统，涉及商标自动生成技术领域，该方法包括：将商标图片输入训练好的分类器，得到所述商标图片的潜在特征；根据所述潜在特征进行聚类，得到商标图片的分类结果；将所述分类结果和设定商标图片输入训练好的分类模型，得到分类向量；所述设定商标图片为符合用户偏好的图片；将所述分类向量输入训练好的商标生成模型，得到目标商标图片；将所述目标商标图片利用风格迁移算法进行调整，得到风格调整后的商标。本发明提供的方案及装置能够提高商标生成的灵活性。
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公开(公告)号：CN105245405A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510707903.8
申请日：2015-10-27
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
CPC classification number: H04L43/08 , H04L43/0852 , H04L67/2814 , H04L67/32
Abstract: 本发明涉及一种面向数据交换的云迁移优化评估方法，属于云计算和软件工程领域。该方法包括以下步骤：建立集群间面向数据交换的评估函数；向评估系统输入相关集群信息，利用评估函数和输入的信息计算出集群在本地的评估值，作为系统默认初始的最佳评估值fbest；系统随机生成迁移集群，分别计算集群间数据交换评估量Cost和集群间网络延时评估量Mtime，并与用户设定的可接受值比较，满足条件时将Cost和Mtime归一化处理，代入评估函数计算得出评估函数值fcloud，并与最佳评估值fbest比较，满足要求时将其作为最佳评估值；系统输出最佳评估值以及相对应的云迁移方案。本发明能优化企业数据交换成本，并能有效评估企业将数据迁移到云平台的可行性。
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公开(公告)号：CN104503973A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410648324.6
申请日：2014-11-14
Applicant: 浙江大学软件学院(宁波)管理中心(宁波软件教育中心)
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06K9/6277
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值分解与分类器融合推荐的方法，通过对数据的预处理，计算项目的平均分和概率分布，通过随机梯度下降方法训练奇异值分解模型，对用户的已评分项目集合，通过熵值的计算方法计算用户在项目类别上的熵集合，并确定项目不确定性临界值，通过比较预测项目的不确定性和临界值决定是否使用分类器，并使用Top-N方法推荐出用户所有未评项目中评分最高的N个项目。本发明采用通过用户历史评分数据，对其进行剖析，最后产生个性化推荐；利用奇异值分解算法得到指定项目i的预测评分，并通过计算项目在每个用户上的信息熵决定是否进行分类，最终通过分类器得到项目的最后预测分，从而提高了推荐方法的准确性。
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