一种基于循环神经网络的云存储系统磁盘故障预测方法

    公开(公告)号:CN110471820A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910715416.4

    申请日:2019-08-05

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种基于循环神经网络的云存储系统磁盘故障预测方法,适用于解决基于磁盘SMART属性预测磁盘故障问题。本发明的方法包括:1、设定网络结构:包括输入层、隐含层、健康度层和输出层;2、前向计算:将SMART属性、上一时刻隐含层和输出层作为输入,计算迁移率或误迁移率;3、反向计算:若磁盘生命期未结束,将健康度层误差向隐含层和输入层反馈,反之计算输出层的反馈;4、模型迭代:迭代至收敛,输出权重矩阵;5、模型测试:读入权重矩阵,计算迁移率和误迁移率数值,统计准确率、误报率和提前预测时间。本发明能够有效提高递归神经网络在迁移率和误迁移率上的性能表现,同时在准确率等指标上取得性能提升,更有利于数据迁移和保护。

    一种基于区块链的云端数据完整性检测方法及系统

    公开(公告)号:CN109194466A

    公开(公告)日:2019-01-11

    申请号:CN201811264304.3

    申请日:2018-10-29

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种基于区块链的数据完整性检测方法及系统。包括:1.用户使用加密算法及纠删码对文件进行处理得到多个文件块。2.用户对得到的每一个文件块使用用户私钥进行签名。3.用户将得到的数据块及签名上传给云端。4.云端使用签名验证算法对接收到的数据块及其数字签名进行验证。5.若4中验证成功,则云端保存接收到的数据块及其签名,并使用云端私钥对数据块签名进行二次签名后将其公布到区块链中,并将相应存储地址回传给用户。6.用户使用哈希算法、2中所述用户私钥以及云端公钥、5中所述存储地址对云端数据进行完整性校验。7.云端使用哈希算法、用户公钥以及云端公钥、5中所述的存储地址对数据进行完整性校验。

    倒排索引压缩的预处理方法

    公开(公告)号:CN102081659B

    公开(公告)日:2012-08-22

    申请号:CN201110007170.9

    申请日:2011-01-14

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种倒排索引压缩的预处理方法。所述的倒排索引压缩的预处理方法包括:对每个倒排列表,以docID的索引为横坐标、值为纵坐标作二维散点图,基于最小二乘法生成一条线性回归直线,使得图中所有点到该直线的竖直离差的平方和最小,得到与该倒排列表等价的竖直离差列表;对每个竖直离差列表,将所有竖直离差向上取整,得到与该竖直离差列表等价的整数离差列表;对每个整数离差列表,求出最小值,同时将所有整数离差减去这个最小值,得到与该整数离差列表等价的非负整数离差列表。基于本发明的压缩算法具有较高的压缩比,提高了并行解压效率,可以更好地与集合归并方法结合。

    一种基于时序数据的智能运维方法

    公开(公告)号:CN118656741A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202411111099.2

    申请日:2024-08-14

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域,尤其涉及一种基于时序数据的智能运维方法,包括如下步骤:收集原始时序运维数据,并划分到相应的训练集及测试集中;对性能特征数据及标准日志特征数据进行预处理,得到性能特征数据及差分日志特征数据;对性能特征数据及标准日志特征数据分别做故障检测,并进行离线模型训练,得到多模态故障检测模型,并将异常样本收集到故障样本中;将多模态故障检测模型和基于阿里大语言模型的故障检测模型整合为在线模型,对运维数据实现实时故障检测。本发明提供的方法能够实现对大规模计算机系统性能数据和日志数据的深入分析,并自动识别和分类故障,提高故障处理的效率和准确性。

    一种用于降低云游戏中响应延迟的动态资源划分方法

    公开(公告)号:CN110743164B

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN201910997975.9

    申请日:2019-10-21

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种用于降低云游戏中响应延迟的动态资源划分方法,适用于通过对服务器上的共享资源划分解决云游戏系统响应延迟过高的问题。包括:1、回归出云游戏系统中服务器上各个进程IPC与响应延迟的线性关系。2、测量各个进程在不同分组不同资源划分时的IPC数据。3、建立机器学习模型,对给定分组,给定资源划分下,分组中各进程IPC与对应权重相乘之和进行预测。4、使用启发式算法找到使响应延迟最低的分组方式。5、建立多智能体Q‑learning模型,多个智能体协同工作、动态地调整资源。6、训练模型,直至Q‑table收敛。本发明能够有效地对云游戏系统中服务器上的共享资源进行划分,从而降低云游戏系统中服务器端的响应延迟。

    融合Linux虚拟内存系统和文件系统的持久性内存统一管理方法

    公开(公告)号:CN113254198B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202110489809.5

    申请日:2021-04-30

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 本发明公开了一种融合Linux虚拟内存系统和文件系统的持久性内存统一管理方法,该方法将存储资源分为普通文件与内存文件,并统一普通文件与内存文件的分配方式,进程的内存页框与文件块处于同一地址空间;进程对内存页框的匿名映射被修改为对PM数据块的映射,并通过文件预扩展策略与异步块回收策略优化内存分配效率;系统的文件读写采用从用户缓冲区的虚拟地址到目标文件块物理地址的重映射操作,以消除不必要的数据拷贝。本发明实现了单个PM分区可同时提供内存分配和文件存储服务,利用内存和文件系统统一管理的优势,通过减少数据拷贝来提升文件读写性能。

    一种基于区块链的云端数据完整性检测方法及系统

    公开(公告)号:CN109194466B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN201811264304.3

    申请日:2018-10-29

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种基于区块链的数据完整性检测方法及系统。包括:1.用户使用加密算法及纠删码对文件进行处理得到多个文件块。2.用户对得到的每一个文件块使用用户私钥进行签名。3.用户将得到的数据块及签名上传给云端。4.云端使用签名验证算法对接收到的数据块及其数字签名进行验证。5.若4中验证成功,则云端保存接收到的数据块及其签名,并使用云端私钥对数据块签名进行二次签名后将其公布到区块链中,并将相应存储地址回传给用户。6.用户使用哈希算法、2中所述用户私钥以及云端公钥、5中所述存储地址对云端数据进行完整性校验。7.云端使用哈希算法、用户公钥以及云端公钥、5中所述的存储地址对数据进行完整性校验。

    一种基于区块链技术和基因测序技术的食品防伪方法

    公开(公告)号:CN111833077A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010677326.3

    申请日:2020-07-14

    Applicant: 南开大学

    Inventor: 刘晓光 杨颖 王刚

    Abstract: 一种基于区块链技术与基因测序技术的食品防伪方法。包括:1.数据收集:收集食品种植/养殖、生产加工、运输、销售全过程中产生的指定的数据,并在各阶段随机抽取样本做基因测序以鉴定物种或品种。2.数据存储:将收集到的数据按照从生产到销售的阶段不同组织成不同的结构,序列化这些数据,使用哈希获取序列化数据的摘要。数据存入数据库;摘要存入区块链,作为对应阶段中食品的唯一身份编码。3.防伪验证:通过食品的身份编码可从数据库中查寻对应阶段食品的原始数据,通过其中保存的数据摘要可不断追回到种植养殖阶段的数据,若种植养殖阶段的数据中物种鉴定结果有效且数字签名有效,则验证通过,否则可通过各阶段中的数据确定责任方。

    一种基于等价类代表元索引和存储的拉丁方搜索引擎

    公开(公告)号:CN110928998A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201911248310.4

    申请日:2019-12-09

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种基于等价类代表元索引和存储的拉丁方搜索引擎。包括:用户交互模块、语法解析模块、等价类代表元计算模块、数据索引模块、数据映射模块和数据存储模块。本发明设计了三种索引结合的索引方式来响应用户的不同查询需求;设计的等价类代表元的计算方法(PLS)能快速地计算代表元,从而提高搜索引擎的响应速度,这种计算方法较Nauty也更便于理解,PLS计算出的等价类代表元拥有相同的前缀和相同的元素组合,这种数据特点可以在很大程度上提高压缩率;设计的基于等价类的树状存储结构(LS-tree)能有效地缓解拉丁方数量的指数爆炸带来的存储压力,也避免了数据的重复存储,在时间和空间上都有很大收益,适用于在线搜索引擎。

    一种基于字典的位片索引压缩方法

    公开(公告)号:CN108932738A

    公开(公告)日:2018-12-04

    申请号:CN201810716805.4

    申请日:2018-07-03

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种基于字典的位片索引压缩方法和优化策略,适用于以BitFunnel为代表的0/1位片索引结构。本发明的方法包括:1、文档重排:以块大小为间隔根据索引列中比特1的密度重排文档以期增加块间重复度。2、部分压缩:选取部分查询低频访问行进行压缩。3、字典压缩:将索引划分成块,将一个全1比特块和索引中高频出现块存入字典。对出现在字典中的块用更少比特位的块编号替代;对未出现在字典中的块用字典中的最近似块的编号替代(会导致查询请求存在误称结果但保证不丢解)。本发明适用于信息检索领域位片索引压缩的场景中。本发明可显著提高索引压缩效果,且不会造成较大的解压延迟,对搜索引擎系统的优化有很重要的意义。

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