公开(公告)号：CN117591250B

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410081476.6

申请日：2024-01-19

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张睿恒 ,  曹哲 ,  王宏安 ,  刘雨蒙 ,  赵怡婧

IPC: G06F9/46 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明涉及一种基于策略因子和过载消解的硬实时准入控制方法，属于计算机数据库系统和深度强化学习决策技术领域。本方法结合了深度强化学习模型DQN实现硬实时事务的准入控制，使用GRU模型实现硬实时事务的闭环反馈控制，并通过价值成本执行过载消解机制。本方法特别关注数据库中硬实时事务在时间窗口内产生可预测的判断，以确保事务能够高准确率地在规定的时间限制内完成。本方法提高了硬实时事务执行的准确率，使其更好地适应复杂的任务环境和时间要求。

公开(公告)号：CN117194502B

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311444981.4

申请日：2023-11-02

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 徐立新 ,  杨志东 ,  张睿恒 ,  刘雨蒙 ,  苏毅 ,  王潮

IPC: G06F16/2455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆网络的数据库内容缓存替换方法，属于计算机数据库技术领域。本方法使用长短期记忆网络预测缓存替换最优解，按照先主后次、先急后缓的策略进行缓存队列更新，降低神经网络预测不确定性对整体性能的影响。通过对算法逻辑的优化，不直接将长短期记忆网络的预测结果作为最终的替换结果，而是将其视为缓存替换的重要参考项，结合当前缓存队列中现有的缓存行，决定缓存数据块的去留。本发明包括训练数据集的获取、替换缓存的具体逻辑与方式，能够灵活适应不同用户的行为模式，保证了数据访问请求指令频繁时缓存替换算法性能的下限，使计算资源的调动更加灵活，互不干扰，缓存替换过程简洁高效。

公开(公告)号：CN117349311A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311336112.X

申请日：2023-10-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张睿恒 ,  杨碧文 ,  徐立新 ,  张军 ,  王潮 ,  刘雨蒙 ,  苏毅

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/25 ,  G06F16/28 ,  G06F18/27 ,  G06F18/241 ,  G06N3/044 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进RetNet的数据库自然语言查询方法，属于计算机数据库技术领域。本发明利用分割查询语句后每个子语句间的关联，将NL2SQL任务分割成填充槽值的若干子任务。根据槽值填充任务的特征，将其划分为两个子问题，极大减少了NL2SOL问题的工作量；使用改进的RetNet作为自然语言处理深度模型，将深度特征序列表示为一维向量，实现自注意力机制的类RNN并行循环更新，将计算复杂度降低。通过引入多尺度残差融合机制，有效提高了不同深度语义特征的融合。本方法能够有效提高SQL语句的生成准确率，有效提升数据库的运行效率。

公开(公告)号：CN117076936A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311332723.7

申请日：2023-10-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张睿恒 ,  李璐 ,  徐立新 ,  刘雨蒙 ,  徐帆江 ,  赵怡婧

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06F17/16 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10

Abstract: 本发明涉及一种基于多头注意力模型的时序数据异常检测方法，属于计算机数据库异常检测技术领域。本发明搭建了一种基于多头注意力模型的用于时序数据异常检测的网络框架，该框架可以对多源时序数据进行处理，具有鲁棒性和较好的泛化能力，且可以实现更快的网络训练、更准确的异常样本检测。引入了频域分析模块，以充分利用时序数据的频域信息。通过将输入序列与输出序列进行频域分析，可以使模型获得有效的序列信息。通过衡量两项频域分析结果之间的距离，可以监督网络生成更精确的输出序列，从而获得更精确的异常判断阈值，实现更准确的异常检测。本发明在时序数据的特征提取能力、异常样本的检测准确率方面均具有明显优势。

公开(公告)号：CN116910086A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202311179624.X

申请日：2023-09-13

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 张睿恒 ,  刘冠宇 ,  徐立新 ,  苏毅 ,  赵怡婧 ,  王潮 ,  刘雨蒙

IPC: G06F16/242 ,  G06F16/2452 ,  G06F40/237 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30 ,  G06F40/211 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力句法感知的数据库查询方法，属于计算机数据库技术领域。本发明对现有的分词系统进行了二次开发。为了给查询语句中的每个词语标注关系数据的语义信息，实现语义覆盖，采用统计与字典相结合的N‑最短路分词技术，依据知识库的优先级为有向无环图中的边赋予权重，以优化切分结果并更好地转换为数据库查询语句，引入隐马尔科夫模型对切分结果进行词性标注，充分利用词语信息和数据语义标签，建立词语与数据库对象之间的关联，输出一个具有数据语义的标准化词语序列。本发明能够有效提高转换模型将自然语言映射为高维语义的能力，提高数据库自然语言查询的精确度和通用能力，为用户提供更准确、更智能的查询体验。