公开(公告)号：CN116028528A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202210324703.4

申请日：2022-03-29

申请人： 郑州大学

发明人： 姬莉霞 ,  赵润哲 ,  周洪鑫 ,  张晗 ,  赵耀 ,  徐冲 ,  李鹏

IPC分类号： G06F16/2453 ,  G06F16/26 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质，旨在解决现有的查询方法效率低、计算量大、精确度低的技术问题。本发明采用动态双DQN连接顺序优化方法（Dynamic Double DQN order select，DDOS），首先把连接查询建模为马尔科夫决策过程(MDP)，使用加权的双深度Q网络训练神经网络模型，来提高训练网络的预测精度。通过动态渐进搜索策略来选择动作，提高探索的随机性和深度以积累更高信息增益的探索。再对每一个查询计划进行代价估计之后，选择出符合数据分布且查询负载均衡的连接计划。本发明的有益技术效果在于：能够有效提升查询性能，并具备良好的泛化能力和鲁棒性。

公开(公告)号：CN116775423A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202211104811.7

申请日：2022-09-09

申请人： 郑州大学

发明人： 姬莉霞 ,  张庆开 ,  张晗 ,  李鹏 ,  王新宇 ,  周洪鑫 ,  马俊波

IPC分类号： G06F11/34 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084

摘要： 本发明公开了一种用于集群故障预测的方法，以解决现有故障预测中长时间序列预测精度低的技术问题。本发明包括：数据预处理，获取集群系统的系统日志作为原始数据，将该原始数据的多元特征映射到初始向量序列；将所述初始向量序列输入BiGRU模型，输出特征向量序列；将BiGRU模型输出的特征向量序列输入Transformer模型进行二次提取，输出状态序列；故障预测，将Transformer模型生成的状态序列输入到全连接神经网络，并转换为需要预测的时间长度的状态序列，最终得到预测结果。本发明的有益技术效果在于：提取特征全面，预测故障精确。

公开(公告)号：CN209320524U

公开(公告)日：2019-08-30

申请号：CN201821873158.X

申请日：2018-11-14

申请人： 郑州大学

发明人： 姬莉霞 ,  郭子栋 ,  周洪鑫 ,  晁嘉琳 ,  侯天翔

IPC分类号： B42C19/00 ,  B42C19/08

摘要： 本实用新型涉及一种手册装订机，以解决现有的压痕对折机不具有装订功能的技术问题。它包括固定架、安装在固定架上的直线输送装置和控制系统，以及通过伸缩机构安装在固定架上且顺次设置在工作区上的压痕装置、装订装置、对折装置；所述直线输送装置有两套，分别设置在所述工作区的两侧，直线输送装置包括托板、导轨机构和由闭环步进电机驱动的丝杠机构，所述伸缩机构包括气动执行器；所述控制系统包括气泵、微控制器以及与微控制器对应电连接的闭环步进电机驱动器、电磁换向阀，电控阀安装在对应的气动执行器上，闭环步进电机驱动器的输出端与所述闭环步进电机电连接。它能够实现装订、折页一体作业，效率高。