变长表示的高维数据特征选择方法、系统、介质及应用

    公开(公告)号:CN112801180A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110109446.8

    申请日:2021-01-27

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于进化计算和数据挖掘技术领域,公开了一种变长表示的高维数据特征选择方法、系统、介质及应用,包括:计算所有特征的对称不确定性SU,移除部分最不相关的特征,并对剩余特征以SU值进行特征降序排序;初始化种群,计算不同个体的个体长度,并计算各个个体的适应度值,更新全局最优解;进行迭代进化,对整个种群进行选择、交叉、变异;对种群部分个体进行长度改变;更新全局极值,产生下一代个体;对种群部分个体进行局部搜索;达到迭代终止条件时,迭代终止,返回最优特征子集,用返回的最优的特征子集检验测试集的分类准确率。本发明能够提高数据特征选择的执行效率,得到特征数目少、分类准确率高的特征子集。

    考虑云平台主机性能衰减的任务分配方法、装置和系统

    公开(公告)号:CN106201847B

    公开(公告)日:2019-04-23

    申请号:CN201610512166.0

    申请日:2016-06-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种考虑云平台主机性能衰减的任务分配方法,涉及云计算系统控制领域,包含如下步骤:首先,监控各个主机并采集其性能信息;其次,评估主机当前性能与负载,评估各主机性能衰减程度;然后,根据主机性能衰减度生成新任务分配方案;最后,对新到达任务自动分配主机;此外本发明还公开了基于上述方法的一种考虑云平台主机性能衰减的任务分配装置以及包含该装置的系统。本发明在进行新任务分配调度时,评估了各主机的性能衰减程度和预期积压任务数量,避免将新任务分配给性能衰减度高、积压任务多的主机,使任务调度方案更合理。

    面向ICV云平台分布式数据中心的工作负载优化方法及系统

    公开(公告)号:CN119728699A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411381233.0

    申请日:2024-09-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提供了面向ICV云平台分布式数据中心的工作负载优化方法及系统,方法包括:获取总任务到达速率、地理分布式数据中心的相关配置参数及隐私约束条件;根据所述总任务到达速率、地理分布式数据中心的相关配置参数及隐私约束条件,基于隐私感知的工作负载优化模型,得到工作负载管理策略;其中,所述隐私感知的工作负载优化模型基于M/M/m排队模型、隐私模型、功耗模型构建,并将任务到数据中心的映射作为染色体编码方式,通过遗传算法的进化过程,在满足隐私约束条件的情况下寻找最优工作负载策略。本发明面向ICV云平台分布式数据中心的工作负载优化方法,从而从根源上解决了现有的数据安全性低、不满足隐私约束、工作负载管理策略不佳的问题。

    一种用于将单臂代理的动作扩展到双臂操作的方法及系统

    公开(公告)号:CN119304889A

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202411758214.5

    申请日:2024-12-03

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明涉及一种用于将单臂代理的动作扩展到双臂操作的方法及系统,属于机器人控制技术领域。本发明设计了一种将单臂代理的动作扩展到双臂的框架,该框架通过利用单臂数据集实现双臂操作,利用广泛的单臂数据集来促进双臂操作,而不需要额外的双臂数据。本方案引入了一种注意扩展机制,该机制将语义信息嵌入到像素级数据中,允许动态生成动作对。这些动作对所提出的TAN(目标分配网络)进行处理,该网络在两只机械臂之间分配任务,评估可行性,并选择最优解。此外,该方案在检测到异常时可以无缝过渡到单臂操作,确保任务不间断执行。实验结果表明,本发明提供的技术方案提高了任务效率,同时消除了收集专门的双臂数据的成本。

    融合时间信息的自注意力序列推荐方法、系统及设备

    公开(公告)号:CN115249175A

    公开(公告)日:2022-10-28

    申请号:CN202210973525.8

    申请日:2022-08-15

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明提供了融合时间信息的自注意力序列推荐方法、系统及设备,方法包括:构建融合时间信息的自注意力序列推荐模型;利用数据集中用户的历史交互序列,对所述推荐模型进行训练,得到训练好的序列推荐模型;获取待推荐用户的历史交互序列,并将所述待推荐用户的历史交互序列输入至训练好的融合时间信息的自注意力序列推荐模型中,获得目标推荐商品并推荐给用户。本发明采用融合时间信息的自注意力序列推荐方法,通过将时间间隔信息的嵌入与商品嵌入进行连接形成带有时间信息的商品嵌入,以及通过序列推荐模型中的多个自注意力块进行多重注意力计算,从而从根源上解决了现有的基于序列推荐方法的商品推荐准确性低、用户满意度低的问题。

    一种基于智能反馈的生活污水处理设备

    公开(公告)号:CN118812087A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411120123.9

    申请日:2024-08-15

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明属于污水处理技术领域,公开了一种基于智能反馈的生活污水处理设备,包括过滤池、密封池一、密封池二、曝气池、沉淀池、净化池和进水管,过滤池连接有导水槽、支撑架和底板,底板连接有连杆,连杆连接有偏心杆,支撑架连接有电动伸缩杆,支撑架开设有滑槽;密封池一与密封池二通过导水管一连接,密封池二与曝气池通过导水管二连接,曝气池与沉淀池通过导水管三连接,沉淀池与净化池通过导水管四连接,导水管四连接有臭氧发生器,进水管连接有喷淋管一和喷淋管二;本发明解决了现有污水处理装置的过滤池通常需要人工打捞滤渣,费时费力,不利于使用的问题。

    一种无服务架构应用的模型构建方法及应用

    公开(公告)号:CN116743596A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310622031.X

    申请日:2023-05-30

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开了一种无服务架构应用的模型构建方法及应用,涉及大数据与云计算技术领域,其技术方案要点是:包括一种无服务架构应用的模型构建方法和该模型的应用。本建模方法是基于serverless应用的建模方法,将函数真正部署到serverless云平台上实验获取真实的执行数据作为模型准确率的参考。将serverless应用抽象为有向无环图,根据serverless平台的现实设定,构建应用的费用计算方式和时延计算方式。实验结果表明,本模型的时间预测和费用预测的准确率均在98%以上,本应用采用了一种启发式算法获得给定约束下的内存配置最优化方案。经实验结果表明,相较于贪心式算法,本方法在不需要花费较大执行时间的代价下,可以得到更好的效果。

    一种工作流调度方法、装置、计算机设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116560852A

    公开(公告)日:2023-08-08

    申请号:CN202310625610.X

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明提供了一种工作流调度方法、装置、计算机设备及存储介质,方法包括:获取工作流和工作流中各任务的隐私等级;获取地理分布式数据中心带宽和隐私等级;根据所述任务的隐私等级和地理分布式数据中心的隐私等级,配置隐私约束条件;将工作流、隐私约束条件以及地理分布式数据中心带宽输入至基于模拟退火的隐私保护任务分配模型,得到第一任务分配方案;将工作流、地理分布式数据中心带宽以及第一任务分配方案输入至具有争用感知的列表调度模型,得到最终工作流调度方案。本发明采用面向地理分布式数据中心的争用感知和隐私保护工作流调度方法,从而从根源上解决了现有的工作流调度方法无法同时解决通信争用问题以及保障隐私安全的问题。

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