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公开(公告)号：CN103823823A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201310283857.4
申请日：2013-07-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30595
Abstract: 本发明公开了基于频繁项集挖掘算法的反规范化策略选择方法，具体的说是海量数据集上基于频繁项集挖掘算法的反规范化策略选择方法。本方法将频繁模式挖掘的方法首次用于指导数据库反规范化操作；以及基于精简前缀树的频繁模式挖掘算法中，提出了服务于数据库反规范化选择的全新的建立精简前缀树的过程和正确的计数方法。本发明有益效果表现在：通过关联规则的频繁项集挖掘算法，发现大量数据中项集之间重要的关联或者相关联系，指导DBA等开展数据库的反规范化策略的选择和构建，解决海量数据中因大量的表连接操作而带来的性能瓶颈问题。
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公开(公告)号：CN103810371A
公开(公告)日：2014-05-21
申请号：CN201310265305.0
申请日：2013-06-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种海量数据集上主观兴趣度的关联规则优化算法，本发明使用复合模板同时优化分析，即分为总体印象知识模板(GI)、相对精确知识模板(RPC)，这种分类扩大了用户含义表达范围，有助于从不同侧重点对关联规则进行优化，此外，把限制与包含模板的作用转而体现在不同兴趣度上，细化兴趣度为四种类型，包括一致度、后件不可预知度、前件不可预知度、不可预知度，使得优化粒度非常清晰；优化结合了复合模板的兴趣度计算模型，使得兴趣度的计算能合理适应复合分析环境。
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公开(公告)号：CN120045635A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510110055.6
申请日：2025-01-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/334 , G06N3/126 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于多大语言模型专家引导的数据库参数调优方法，构建专家系统，使用RRAG算法处理文档构建分层索引保存摘要；基于遗传算法GA，依据自适应生存原则选个体后杂交并按概率改变元素生成高质量样本；存储遗传算法GA生成的样本，搜索空间优化器对内存池指标分类、压缩降维，获取遗传算法样本变化指标并结合专家知识形成完整旋钮列表；采用优化的DDPG算法λ‑DDPG，考虑多个因素，通过延迟更新和软更新策略提高强化学习稳定性推荐最佳配置。本方法在不显著改变现有数据库架构和基础模型的情况下，直接应用于数据库旋钮调优任务，显著提升数据库性能，尤其在应对复杂数据库环境和动态变化的工作负载时展现出良好效果。
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公开(公告)号：CN118446057B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410617081.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 一种基于内罚法的间断有限元离散粘性项处理方法，属于计算机辅助工程领域。本发明在内罚方法的基础上，将求解带狄利克雷(Dirichlet)边界条件的椭圆型方程通过引入罚系数，将狄利克雷边界转换为纽曼边界。推广应用于内部单元的边界上，通过引入一个双线性算子充当罚函数，建立相邻单元的之间的信息交换。基于高阶精度间断有限元格式，提出一种改进的内罚方法，定义一种新的提升算子，消除该张量，用于求解可压缩纳维‑斯托克斯方程，数值模拟流体行为。本方法消除了粘性项对变量的梯度的导数，利用粘性项的表达式直接计算提升算子，提高了计算效率；可以方便的推广到其他类型的方程，如热传导方程、结构力学方程、电磁场方程。
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公开(公告)号：CN118568200A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410704846.7
申请日：2024-06-03
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/186 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于提示调优的司法文本关系抽取方法。该方法使用司法文本数据集，利用预训练模型进行提示调优的方法来实现司法文本的关系抽取。通过利用大规模预训练模型的强大语言理解能力，设计了针对司法领域的提示模板，以引导模型更有效地捕捉和理解法律文本中的关键信息。此方法不仅提高了关系抽取的准确性，还显著降低了对大量标注数据的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117573701A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311565089.1
申请日：2023-11-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于特征提取技术领域，具体涉及一种基于Transformer的数据库查询计划的特征提取方法。本发明在Transformer框架中利用CNN网络和自注意力技术来表示查询计划，具体为将CNN与Transformer相结合，并引入Tree‑Convolutional‑Transformer(TCT)模型。此外，引入了新的数据库统计信息，并将其集成到查询计划表示中，从而提高了模型的准确性和泛化能力。通过利用TCT的输出作为输入，它可以无缝地集成到依赖物理执行计划的其他机器学习模型中。
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公开(公告)号：CN111522807B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202010350654.2
申请日：2020-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/24 , G06F11/14
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公开(公告)号：CN116050937A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310191397.6
申请日：2023-03-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明属于目标威胁度评估技术领域，具体涉及一种基于熵权法和TOPSIS法的多航迹目标威胁度评估方法。为针对低空空域中“低慢小”目标飞行器进行防御控制，结合熵权法和TOPSIS法的优势，本发明提供了一种基于熵权法和TOPSIS法综合的多航迹目标威胁度评估方法。该方法能够有效对低空空域中的多航迹目标进行威胁度评估，有助于完善和优化城市安防建设。
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公开(公告)号：CN112948398B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110476035.2
申请日：2021-04-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种面向冷热数据的分级存储系统及方法，系统包括数据采集模块、冷热数据判定模块和冷热数据迁移模块；其中，数据采集模块用于采集用户数据访问请求；冷热数据判定模块用于分析数据访问请求同时根据分析出的温度计算相关信息计算数据温度，并将温度计算相关信息和数据温度更新并重新封装至原始数据；冷热数据迁移模块用于对热库中的数据进行监控，将不符合热库中两个设定阈值的热数据迁移到冷库中，并根据数据访问特征动态调整设定阈值。本发明基于数据的访问时间、访问频率和数据关联性三个方面的特征，对数据的温度进行量化，实现对冷热数据的判定和冷热数据的分离存储。
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公开(公告)号：CN112988802B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110475590.3
申请日：2021-04-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/22 , G06F16/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的关系型数据库查询优化方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：通过树卷积神经网络提取逻辑计划树及优化器状态信息特征；步骤2：利用强化学习模型获得匹配的优化规则应用顺序；步骤3：优化器选择适合当前查询的优化规则；系统包括规则应用与信息采集模块、机器学习模块和数据交换模块；所述规则应用与信息采集模块和机器学习模块通过数据交换模块连接，通过本地RPC请求实现数据库与规则应用与信息采集模块和机器学习模块的数据交互。本发明使用强化学习让数据库能够根据当前处理的SQL查询语句自动选择每一步的逻辑优化规则，增加了逻辑优化的可扩展性，提高了逻辑优化阶段的灵活性，进而提高数据查新效率。
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