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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103731498A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310755662.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及计算机数据库处理领域，尤其涉及一种基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，包括节点负载信息收集和节点负载均衡两个过程，节点负载均衡过程包括预处理和选择副本两个阶段。本发明的有益效果：本发明针对现有的大数据实时查询系统负载均衡方法过于简单且不考虑机器当前状态的问题，提出了新的基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，本发明的优点包括：负载均衡效果优于现有的大数据实时查询系统；时间复杂度较小，为O(n2)，其中n为块的数目；适用于异构分布式系统和系统中运行其他任务的情况。
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公开(公告)号：CN104200104A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410452578.0
申请日：2014-09-04
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及空气污染物的细粒度区域估计，尤其涉及一种基于空间特征的细粒度空气污染物浓度区域估计方法，包括预处理阶段、预测阶段、估计阶段；预处理阶段进行网格划分得到训练样本，预测阶段采用距离度量学习方法学习马氏距离函数来寻找区域最近的k个区域，再对这k个区域形成的特征向量进行多元线性回归训练，估计阶段利用训练得到的多元线性回归模型对区域的空气污染物浓度进行估计。本发明的有益效果在于：本发明可用来对无空气质量监测站点的某个小区域的空气污染物浓度进行估计，充分利用邻近的空气质量监测站点，引入k个邻近区域，可以更好地捕捉空气污染物浓度在空间上的细粒度变化，更准确地估计出当前区域的污染物浓度。
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公开(公告)号：CN103731498B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310755662.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及计算机数据库处理领域，尤其涉及一种基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，包括节点负载信息收集和节点负载均衡两个过程，节点负载均衡过程包括预处理和选择副本两个阶段。本发明的有益效果：本发明针对现有的大数据实时查询系统负载均衡方法过于简单且不考虑机器当前状态的问题，提出了新的基于副本选择的大数据实时查询系统负载均衡方法，本发明的优点包括：负载均衡效果优于现有的大数据实时查询系统；时间复杂度较小，为O(n2)，其中n为块的数目；适用于异构分布式系统和系统中运行其他任务的情况。
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公开(公告)号：CN102360379B
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201110308285.1
申请日：2011-10-10
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及OLAP聚合技术及查询优化领域，具体涉及一种多维数据立方体增量聚合及查询优化方法，该方法通过对增量数据的小范围聚合，查询时汇总原聚合与增量聚合结果，可较快实现增量聚合，效率高，系统负荷小，维护方便，解决了现有技术中存在的问题。本发明的有益效果：利用增量数据的特点，只对增量数据进行聚合，效率高，系统负荷小；查询时汇总原聚合与若干delta Cube聚合结果，效率并不会降低。
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公开(公告)号：CN102360379A
公开(公告)日：2012-02-22
申请号：CN201110308285.1
申请日：2011-10-10
Applicant: 浙江鸿程计算机系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及OLAP聚合技术及查询优化领域，具体涉及一种多维数据立方体增量聚合及查询优化方法，该方法通过对增量数据的小范围聚合，查询时汇总原聚合与增量聚合结果，可较快实现增量聚合，效率高，系统负荷小，维护方便，解决了现有技术中存在的问题。本发明的有益效果：利用增量数据的特点，只对增量数据进行聚合，效率高，系统负荷小；查询时汇总原聚合与若干delta Cube聚合结果，效率并不会降低。
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