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公开(公告)号：CN113157255B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110305383.3
申请日：2021-03-22
Applicant: 成都淞幸科技有限责任公司 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向语法树解码器的代码生成方法，包括以下步骤：将数据通过编码器解析生成AST，在AST结构上应用滑动窗口提取出AST结构特征，并对AST进行深层次节点进行遍历，获得AST中子父节点及兄弟节点的顺序关系；在AST中加入多层连接，设计稠密网络块结构，利用稠密连接方法对深层卷积网络进行训练形成稠密的卷积神经网络；设计过渡层结构，将设计的过渡层加入稠密的卷积神经网络中并进行卷积和池化操作，对稠密的卷积神经网络进行优化，输出特征图，生成代码。本发明在语法树解码中缩短各个网络层的连接，增加各个网络层的连接，缓解了网络加深带来的梯度消失问题，增强特征传播，促进特征共享，有效的减少了参数的数量。
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公开(公告)号：CN109614096B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN201811426070.8
申请日：2018-11-27
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F8/35
Abstract: 本发明公开了一种基于UML需求建模过程用例与活动转换的方法，包括：S1.绘制反映实际业务现状的业务用例图，多种业务用例组成一个完整的业务执行过程；S2.使用活动图描述图业务用例图中每个业务用例具体动态的执行过程，生成业务活动图；S3.将业务活动图中的具体活动转化为系统用例，生成系统用例图；S4.将每个系统用例分解形成反映具体计算机执行过程的系统活动图。本发明保证了用例粒度在各个阶段划分的一致性，为需求建模的标准化、一致化打下基础，并提出了业务过程到系统过程建模的推导原则和具体执行条件，能够解决目前用例和活动图编制无章可循的局面或编制的用例和活动图之间关联割裂、不具备推导或关联关系的状况。
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公开(公告)号：CN113095442B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110624140.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习在多维度雷达数据下的冰雹识别方法，包括：S1：获取标注样本集，随机抽出监督样本集，暴雨样本训练集与冰雹样本训练集，获取未标注数据集并随机均分为q份第一样本；S2：计算各簇训练集的聚类中心；S3：对一份第一样本聚类划分到对应簇中，更新聚类中心；S4：迭代，获得此时的各簇聚类中心以及对应簇的置信度；S5：监督样本集重复步骤S2‑S4，获得监督样本集对各聚类中心的监督置信度，归类至对应簇中；S6：判断第一样本是否更新到簇中，重复S2‑S6至第一样本处理完毕；S7：将最佳的聚类中心作为识别模型输入，得各样本对各簇的置信度、进行分类。该方法有效提高冰雹识别的准确率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN113095442A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110624140.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习在多维度雷达数据下的冰雹识别方法，包括：S1：获取标注样本集，随机抽出监督样本集，暴雨样本训练集与冰雹样本训练集，获取未标注数据集并随机均分为q份第一样本；S2：计算各簇训练集的聚类中心；S3：对一份第一样本聚类划分到对应簇中，更新聚类中心；S4：迭代，获得此时的各簇聚类中心以及对应簇的置信度；S5：监督样本集重复步骤S2‑S4，获得监督样本集对各聚类中心的监督置信度，归类至对应簇中；S6：判断第一样本是否更新到簇中，重复S2‑S6至第一样本处理完毕；S7：将最佳的聚类中心作为识别模型输入，得各样本对各簇的置信度、进行分类。该方法有效提高冰雹识别的准确率、降低误报率。
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公开(公告)号：CN112947860A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110236046.3
申请日：2021-03-03
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据副本的分级存储与调度方法，包括以下步骤：建立SSD‑HDD的分层式存储结构，数据的存储采用三副本的存储策略；将数据划分为冷数据、潜冷数据、热数据以及潜热数据；采用基于线段树的分配算法选择合适的存储节点；按照副本冷热属性的不同，分阶段迁移数据的副本；当数据的冷热属性变化时，将数据按照相应属性的策略进行迁移。本发明避免了因短时间大量数据的迁移而导致系统不稳定，减少数据迁移对整个存储系统的性能影响；同时为不同属性的数据提供了合适的存储和迁移方式，从而使数据对外服务达到较高的性能，并节约了成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112734017A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110354588.0
申请日：2021-04-01
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种降水量预测模型的建立方法，属于降水量预测技术领域，该方法包括以下步骤：S1：获取台站数据进行预处理，然后通过监督学习方式对预处理后的台站数据进行填补，得到补齐站点数据；所述台站数据包括站点坐标、站点坐标对应的要素值；S2：将归一化后的补齐站点数据送入神经网络进行特征提取；S3：将经特征提取后的数据输入Seq2Seq神经网络中进行编码，得到隐状态后再进入Seq2Seq神经网络中进行解码，输出预测气象空间特征序列；S4：基于Transformer神经网络对所述预测气象空间特征序列进行解码得到降水量预测模型。该方法建立的模型可用于精确预测一时间段内的降水量。
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公开(公告)号：CN111882061A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010722584.9
申请日：2020-07-24
Applicant: 成都成信高科信息技术有限公司 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层随机梯度下降的卷积神经网络训练方法，包括：采用图像数据集分类划分方法，对图像数据集进行分类划分；统计各个类别下的样本数量，计算出与所有样本数量的比重作为权重，按照各个分类的权重，乘以批样本数量的大小，作为从各类别中抽取与批样本数量相同的样本；按照正常的梯度下降法对模型进行训练，并按照变换后的模型参数公式更新模型参数。本发明提出基于分层随机采样，进行数据集的采样，并结合随机梯度下降法进行卷积神经网络的训练，以解决简单随机采样过程中抽样误差的问题，增强模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN111858471A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010734285.7
申请日：2020-07-24
Applicant: 成都成信高科信息技术有限公司 , 成都信息工程大学
IPC: G06F16/11 , G06F16/182 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种实时迁移策略，应用于分布式文件存储系统，基于实时记录的数据访问次数，当访问次数在固定的间隔时间长度内超过了设定的阈值则进行需要升级迁移，将全局访问进行实时监控和分析。在数据访问发生时，实时记录数据的访问次数和间隔时间；判断数据实时访问频率是否超过预设的阈值，若是，则加入到迁移队列中。根据实时记录的CPU利用率、内存使用率、存储池容量和IO队列长度自动调整访问频率策略中的参数。本发明执行全局数据访问的监控，为分布式文件存储系统的存储方法提供了有效帮助。
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公开(公告)号：CN111858098A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010722793.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 成都成信高科信息技术有限公司 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于海量数据的数据交换方法，集中式数据中心接收到消息请求后，获取最不经常使用的数据从节点信息；通过消息队列与最不经常使用的数据从节点进行通信，向其所在的主题队列发送消息以及对应的镜像文件；数据从节点订阅消息队列中的主题；数据从节点自动去本地镜像仓库拉取所需的算法镜像；拉取的镜像赋予数据从节点一定的计算能力，对采集的数据进行预处理；数据从节点将处理结果发送到集中式数据中心的接收主题所对应的队列；集中式数据中心从接收主题队列中获取到处理结果后，记录在本地然后直接返回给消息请求者。有效解决了集中式数据中心的数据传输压力，提高数据传输与数据分析效率及数据安全性。
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公开(公告)号：CN111737498A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010641359.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都成信高科信息技术有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/151 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种应用于离散制造业生产过程的领域知识库建立方法，包括以下步骤：S1：文本语料管理；S2：文本预处理；S3：知识网络检索；S4：领域知识库构建。本发明通过建立领域知识库，采用有效的排序算法，使得在领域知识库的检索结果排序合理，且检索结果可按照相关度、日期或来源等进行排列。当需要借助词表等经验数据的检索，结果排列做到科学合理，且可针对检索结果进行二次检索。支持多个条件的筛选，平均检索时间控制在0.5秒以内。另外，本方法支持PDF、word、excel等不同格式文件的检索，支持对资源的全文检索，支持在词表和知识库内的检索，调用可视化工具，提供可视化的展示结果。
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