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公开(公告)号：CN108459968A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810260914.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种面向对象代码的视在能耗评估方法，涉及代码能耗评估技术领域。该方法以面向对象代码为研究对象，从面向对象编程特性和程序编译的角度，定义通过累加代码特征的能耗得到的代码能耗为视在能耗，并统计分析相关方法和类的数据，提出面向对象代码的能耗评估方法。本发明能够有效比较不同代码之间的能耗差异，有利于评估代码级的能耗，有助于开发人员更好的评估和设计低能耗的代码，在绿色代码领域有着实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108459968B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810260914.X
申请日：2018-03-28
Applicant: 东北大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种面向对象代码的视在能耗评估方法，涉及代码能耗评估技术领域。该方法以面向对象代码为研究对象，从面向对象编程特性和程序编译的角度，定义通过累加代码特征的能耗得到的代码能耗为视在能耗，并统计分析相关方法和类的数据，提出面向对象代码的能耗评估方法。本发明能够有效比较不同代码之间的能耗差异，有利于评估代码级的能耗，有助于开发人员更好的评估和设计低能耗的代码，在绿色代码领域有着实际应用价值。
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公开(公告)号：CN110008388A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910238176.3
申请日：2019-03-27
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/906
Abstract: 本发明提供一种基于决策树的流数据分类方法，涉及数据分类技术领域。本发明步骤如下：步骤1：分类器的构建；步骤2：根据初始集成分类模型对待分类数据进行分类，得到分类结果集；当数据容器Wintmp内的数据大小满足滑动窗口大小时对当前的集成分类模型进行更新；步骤3：观察窗口内分类结果集中数据的分布状态，以该状态作为判断概念漂移是否发生的标准，完成概念漂移的检测；步骤4：获取历史数据，统计一天内数据量的增减规律；根据数据量的变化规律，获取预设时间段的数据量。步骤5：根据概念漂移检测结果和预设的数据量，对数据窗口进行扩大或缩小的操作。该方法提高了数据分类的准确率，使数据能够得到及时的处理，提高数据分类的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106095973B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610442583.2
申请日：2016-06-20
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29 , G06Q10/04 , G06Q50/14
Abstract: 本发明提供一种结合短时流量预测的旅游路线推荐方法，该方法为：从照片共享网站下载历史照片描述信息，采用DBScan聚类算法对照片进行聚类，得到照片密度大的兴趣点，提取历史照片描述信息的历史旅游路线，根据历史照片描述信息，建立各兴趣点不同时间间隔的时间序列模型，根据该地区历史旅游路线集合中的历史旅游路线生成Markov模型的概率转移矩阵，并通过用户实时上传的照片及照片描述信息，对Markov模型的概率转移矩阵进行更新，根据更新后的Markov模型的概率转移矩阵，为用户推荐转移概率最大的兴趣点。该方法结合各兴趣点的短时游客流量做路线推荐，在景点内部起到分散客流的作用。
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公开(公告)号：CN110084326A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910394398.4
申请日：2019-05-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及工业设备异常检测技术领域，提供一种基于模糊集的工业设备异常检测方法。首先利用异常知识树构建工业设备的异常检测模型；然后，根据用户需求配置属性集、属性的数据流、时间窗口的大小、属性的隶属度函数与聚合函数，得到叶子节点的异常度；接着，根据属性之间的皮尔逊相关性系数对属性聚类并计算叶子节点的权重；然后，将类簇中涉及到的叶子节点聚合成非叶子节点，再将非叶子节点聚合成根节点；用户根据需求选择模型参数后，基于Storm实时计算系统，构建异常检测模型的流处理的拓扑结构，可视化工业设备在不同时间窗口内的异常程度结果。本发明能够对工业设备的异常进行实时检测，且能够实现对不同粒度数据的异常检测。
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公开(公告)号：CN107067404A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710199623.X
申请日：2017-03-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出基于植物根系觅食优化的多阈值金属微滴图像分割方法，该方法：获取待分割的金属微滴流源图像；随机初始化图像分割阈值的根种群，根据金属微滴流源图像的灰度直方图和各根的营养素浓度，计算根种群的各根的适应度和生长素浓度；将根种群的各根分为主根和侧根：对主根进行向水性自生长操作和向重力性自生长操作，计算各主根当前的最优适应度，对侧根进行自生长操作，计算各侧根当前的最优适应度；将各主根的最优适应度和各侧根的最优适应度进行比较，将其中最优适应度最小的根对应的一组阈值作为待分割的金属微滴流源图像的分割阈值组。本方法为提取金属微滴喷射系统中的金属微滴轮廓、体积及速度等关键参数提供了有效的图像测量数据。
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公开(公告)号：CN106095973A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610442583.2
申请日：2016-06-20
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G06F16/29 , G06F16/9537 , G06Q10/04 , G06Q50/14
Abstract: 本发明提供一种结合短时流量预测的旅游路线推荐方法，该方法为：从照片共享网站下载历史照片描述信息，采用DBScan聚类算法对照片进行聚类，得到照片密度大的兴趣点，提取历史照片描述信息的历史旅游路线，根据历史照片描述信息，建立各兴趣点不同时间间隔的时间序列模型，根据该地区历史旅游路线集合中的历史旅游路线生成Markov模型的概率转移矩阵，并通过用户实时上传的照片及照片描述信息，对Markov模型的概率转移矩阵进行更新，根据更新后的Markov模型的概率转移矩阵，为用户推荐转移概率最大的兴趣点。该方法结合各兴趣点的短时游客流量做路线推荐，在景点内部起到分散客流的作用。
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公开(公告)号：CN110084326B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910394398.4
申请日：2019-05-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及工业设备异常检测技术领域，提供一种基于模糊集的工业设备异常检测方法。首先利用异常知识树构建工业设备的异常检测模型；然后，根据用户需求配置属性集、属性的数据流、时间窗口的大小、属性的隶属度函数与聚合函数，得到叶子节点的异常度；接着，根据属性之间的皮尔逊相关性系数对属性聚类并计算叶子节点的权重；然后，将类簇中涉及到的叶子节点聚合成非叶子节点，再将非叶子节点聚合成根节点；用户根据需求选择模型参数后，基于Storm实时计算系统，构建异常检测模型的流处理的拓扑结构，可视化工业设备在不同时间窗口内的异常程度结果。本发明能够对工业设备的异常进行实时检测，且能够实现对不同粒度数据的异常检测。
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