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公开(公告)号：CN118101500B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410459145.1
申请日：2024-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的边缘环境下服务部署方法和系统，涉及边缘计算资源分配领域，用以解决在线动态部署的不稳定问题以及提高服务部署方案的性能和成本表现。本发明利用服务部署矩阵表示各类服务在各个边缘服务器上进行服务实例部署的部署方案，并以此为编码方式构建初始化种群；以服务部署的性能指标和成本指标构建目标函数；根据约束条件从初始化种群中选择出可行解种群，根据适应度选择个体进行进化，在交叉运算和变异运算过程中对非法解进行修正；最终选择适应度最高的染色体进行服务部署。本发明通过离线方式即可得到最优解，并在成本和性能上得到平衡，保留了非法解的优良基因进行进化，提高了最优解的可靠性。
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公开(公告)号：CN118113881A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410245555.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合学习的时序知识图谱补全方法，涉及知识图谱领域，用以提高时序知识图谱补全的准确率。本发明将时序知识图谱转换为四元组形式，分别从文本特征、语义知识特征和时间演化特征三个方面挖掘时序知识图谱中实体和关系的隐含特征，对三个特征采用注意力机制进行融合、预测，以此训练预测模型，最后用训练的模型对待补全的时序知识图谱进行预测补全。本发明以外部语义库扩充了实体关系语义知识，增强了模型对上下文和语义的理解；同时挖掘原始文本特征、语义知识特征和时序历史特征这三个关键特征进行融合，提高了模型预测补全能力。
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公开(公告)号：CN117933258A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410224656.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种命名实体识别方法和系统，涉及自然语言处理技术领域，用以提高命名实体识别的鲁棒性和精度。本发明先对输入文本进行清洗、分词、标注等预处理，利用BERT模型进行文本序列嵌入，使用PGD方法生成对抗样本，使用BiLSTM提取序列特征，并使用融合式注意力机制对BERT的自注意力和BiLSTM的序列注意力进行融合，最后借助CRF模型完成对序列的标注。本发明提高了模型面对真实世界、噪声数据的鲁棒性，改善了命名实体识别的精确度。
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公开(公告)号：CN115858942B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310168596.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向用户输入的序列化推荐方法及装置，属于软件工程技术领域，包括步骤：对用户的对象序列和对象的文本描述分别进行如下处理：对对象序列，使用卷积神经网络捕获联合级和点级序列特征，在卷积层中额外添加自注意力机制，用于在卷积之后提取特征；对对象的文本描述，采用神经网络和自注意力机制来捕获对象本身的特征；将捕获的特征进行神经网络运算，得到最终的预测输出，根据预测输出确定面向用户输入的对象推荐。本发明提高了项目推荐的精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119922062A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510106238.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L41/044 , H04L41/0897 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/5025
Abstract: 本发明公开了一种边缘云环境下的微服务部署方法和系统，涉及微服务部署领域，用以降低云原生环境下微服务部署的总成本。本发明在节点资源限制下，构建将应用程序所需的各微服务分别部署到给定的多个节点的多种部署模型，对于每一种部署模型，将至少两个存在共享层的微服务部署到同一节点；并基于构建的部署模型，以最小化部署总成本为目标，通过遗传算法求解出部署方案。本发明能有效降低微服务的部署成本、部署时间和通信成本，部署方案的解算效率高。
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公开(公告)号：CN118313382A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410565145.X
申请日：2024-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/091 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于特征金字塔的小样本命名实体识别方法和系统，涉及命名实体识别领域，用以提高小样本情况下的识别准确率。本发明将目标语句输入BERT模型，得到句子级的特征向量；将该特征向量输入双向长短期记忆网络，增强特征向量的顺序；将长短期记忆网络的输出结果使用非对称卷积核进行卷积操作；最后使用多层感知机将BERT模型的输出、长短期记忆网络的输出以及卷积模块的输出进行特征融合，并且使用条件随机场进行标签的预测。本发明使用特征金字塔的方法进行多级特征融合，使得模型充分利用语句中的信息，明显的提升了模型在小样本的情况下对命名实体识别的预测性能。
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公开(公告)号：CN117648197B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410123314.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗学习与异构图学习的序列化微服务资源预测方法，属于时间序列预测领域，用以提升资源预测的准确性、泛化能力和计算效率。本发明使用微服务资源节点与运行在各节点上的容器构建异构图，利用图神经网络进行学习，获取异构图中的节点表示，在训练过程中利用对抗学习方法提高图神经网络的训练质量，增强图神经网络的鲁棒性和节点表示的质量，同时降低计算复杂度。最后将异构图中每个节点的节点表示与对应节点的时间序列数据相结合，采用LSTM和多头注意力机制进行CPU利用率的预测。本发明提升了预测模型的泛化能力和预测准确率，提高了模型训练速度和预测效率。
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公开(公告)号：CN117521659A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410010206.6
申请日：2024-01-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F16/33 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于语义增强预训练孪生网络的中文实体链接方法和系统。通过将短文本的实体指代在知识库中匹配出候选实体集合及各候选实体的实体描述信息，将短文本、候选实体前后分别用第一标记分界后，与候选实体描述信息输入BERT，以分别提取整体特征、实体指代特征、候选实体及其实体描述特征，分别对实体指代特征和候选实体及其实体描述特征进行最大池化，再借助多层感知机分别提取第一向量和第二向量，用多层感知机从整体特征获取第三向量，拼接各向量及其之间的运算向量，进行维度固定后以此进行激活、全连接，得到预测值；链接预测值为1的候选实体到短文本。本发明模型结构简单，链接准确率高。
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公开(公告)号：CN117453861A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311597506.0
申请日：2023-11-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06N3/045 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于对比学习与预训练技术的代码搜索推荐方法和系统。本发明先将代码片段进行结构转换，得到多个等效代码片段，以相同语义的代码片段作为正样本，不同语义的代码片段作为负样本，预训练代码编码器。然后将其迁移到包含文本编码器的代码查询模型中，利用带有代码注释的代码片段继续优化，代码编码器用于向量化表示代码片段，文本编码器用于向量化表示查询语句。最后，将查询语句输入文本编码器得到查询向量，利用代码编码器将代码库中的代码片段均转换为代码向量，以与查询向量相似度最高的代码向量对应的代码片段进行推荐。本发明可以减轻对代码注释的依赖，同时提高代码搜索的准确率。
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