基于动态非平稳投影结构的故障检测方法

    公开(公告)号:CN116048036A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202211316333.6

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态非平稳投影结构的故障检测方法。该方法由在化工正常运行过程中采集的测量变量组成训练样本集并进行归一化处理;结合归一化后的训练样本集,利用期望最大化算法和前向后向算法构建并训练动态非平稳投影结构;通过动态非平稳投影结构求解特征统计量,并确定特征统计量的控制限;在线收集待测化工运行过程中的测量变量并进行归一化处理;结合归一化后的待测变量集利用动态非平稳投影结构求解待测化工运行过程中的特征统计量,然后根据这些特征统计量判断待测化工运行过程中是否存在故障。本发明为工业过程故障检测提供了一个完整的监控框架,能有效提取测量变量的动态关系,更适用于监测具有动态特性的非平稳工业过程。

    基于双塔模型的序列感知服务推荐方法

    公开(公告)号:CN119917742A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510063199.0

    申请日:2025-01-15

    Abstract: 一种基于双塔模型的序列感知服务推荐方法,包括以下步骤:步骤1:创建服务数据集,获取服务交互数据,利用双塔模型构建服务网络图;步骤2:针对服务网络图中的图结构,设计查询感知自注意力机制聚合服务嵌入向量,利用图卷积网络进行服务特征提取;步骤3:利用图粗化为核心的图池化进一步提取重要服务信息;步骤4:捕捉动态变化的焦点服务以及进行图级表示读出,根据焦点服务表示和图级表示读出得到最终的输出嵌入,进而获得目标服务与用户交互的概率。本发明实现服务网络图的构建,有效聚合服务嵌入,提升服务推荐准确性。

    基于跨视图对比学习的多样化云原生服务推荐方法

    公开(公告)号:CN119271879A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411271158.2

    申请日:2024-09-11

    Abstract: 一种基于跨视图对比学习的多样化云原生服务推荐方法,首先创建服务数据集,抽取图结构,包括用户‑服务图、用户‑组合图和组合‑服务图,然后,进行多样化推荐视图划分;针对多样化推荐视图中的图结构,利用图编码器进行编码,构建单项服务视图的用户向量、云原生服务向量,以及组合服务视图的用户向量、云原生服务向量和服务组合向量;对单项服务视图以及组合服务视图中的用户、云原生服务向量进行数据增强操作,构造用户样本对和服务样本对,基于用户样本对和服务样本对开展跨视图对比学习;计算服务推荐分数和列表内相似性,根据服务推荐分数和列表内相似性进行多样化服务推荐。本发明优化服务推荐体验,提高服务推荐结果的多样性程度。

    基于云场景服务组合关系的服务数据捆绑推荐方法

    公开(公告)号:CN119271878A

    公开(公告)日:2025-01-07

    申请号:CN202411271155.9

    申请日:2024-09-11

    Abstract: 一种基于云场景服务组合关系的服务数据捆绑推荐方法,引入捆绑推荐思想对服务场景进行建模,首先从API服务和服务组合中抽取出捆绑推荐层和捆绑推荐关系,并将其转换为捆绑交互图结构;其次,对捆绑交互图进行初始编码,利用初始编码结果构造中间向量,加权聚合中间向量以构造用户、服务和捆绑向量;然后,对用户、服务和捆绑向量进行拼接,构建用户‑服务向量和用户‑捆绑向量;最后,利用用户‑服务向量和用户‑捆绑推荐向量计算捆绑分数,基于捆绑推荐分数进行服务推荐。本发明提高服务推荐的相关性和精确度。

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