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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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公开(公告)号：CN113190529A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110474219.5
申请日：2021-04-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用MongoDB数据库的多租户数据共享存储系统，包括客户端、服务端和网络传输模块；网络传输模块用于在客户端和服务端之间进行数据通信和数据传输；服务端用于根据处理后的数据库服务请求执行对应的数据库操作，并将请求结果返回至客户端；客户端用于提供数据的读写接口，以及将用户的数据库服务请求进行处理，通过网络连接将处理后的数据库服务请求发送至服务端，同时根据相应的数据格式和协议对服务端返回的请求结果进行解析并呈现给用户。本发明使用元数据管理和命名空间等机制相结合的方式进行实现了多租户对于数据库实例的共享，为了提供多个租户在共享使用同一个数据库实例时的数据隔离，保证了每个租户数据的完整性和安全性。
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公开(公告)号：CN113032421A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110475274.6
申请日：2021-04-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/242 , G06F8/41
Abstract: 本发明公开了基于MongoDB的分布式事务处理系统及方法，系统包括拦截分析模块、日志生成模块、分支事务控制模块和协调者管理模块；其中，拦截分析模块用于对需要进行事务控制的用户请求进行拦截，构建AST并提取AST中的词语信息，将SQL转换为MongoDB语句；日志生成模块用于根据转换后的MongoDB语句制作补偿日志，并在补偿日志生成过程中对表资源进行加锁；分支事务控制模块用于提交分支事务的状态，并在提交事务状态成功后，释放加锁的表资源；协调者管理模块用于根据参与者的事务提交状态，完成分支事务或回滚事务。本发明基于BASE理论，实现了适用于微服务架构下的最终一致性分布式事务，克服了MongoDB分布式事务长期锁定资源的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111552710A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010352089.3
申请日：2020-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种分布式数据库的查询优化方法，方法包括：修改LIP算法中的计算操作并下推部分计算，基于多表聚合操作完成后的聚合数据建立哈希表并完成探测，形成分布式的LIP算法；在存储层构建过滤器，数据在TiKV节点完成表扫描和算子操作后，以维度表的每个分区表构建过滤器，构建完成的过滤器通过网络分发到其他节点；修改缺失率计算公式，探测过滤器并计算过滤器的缺失率，按照缺失率对过滤器升序排列；数据经过TiKV节点的算子计算和过滤器勘测后，返回TiKV节点，并在TiDB服务器上进行聚合之后，将聚合后的查询结果返回给客户端。通过本发明能降低次优计划执行对查询性能的影响，提升TiDB在星型模型查询下的性能，并减少分布式环境下的数据网络开销。
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公开(公告)号：CN106599903A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611031391.9
申请日：2016-11-22
Applicant: 电子科技大学成都研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于相关性的加权最小二乘字典学习的信号重构方法。本发明首先利用聚类的方法将训练数据中具有相关性的信号样本归类为一组，然后以一组信号为单位更新每组字典，使得每组字典能充分地学习到每组信号的特征，最后依据得到的子字典进行集中字典学习。实验结果表明，相对于较为经典的加权最小二乘法以及K奇异值分解算法，本发明能够获得更低的均方误差，并且应用于压缩感知重构恢复领域时能获得更高的信噪比。
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公开(公告)号：CN103810371B
公开(公告)日：2017-04-19
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：CN105919584A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610459447.4
申请日：2016-06-23
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: A61B5/02416 , A61B5/11 , A61B5/6802 , A61B5/721 , A61B5/7225 , A61B5/7235 , A61B5/725
Abstract: 本发明公开了一种用于可穿戴心率监测设备的心率估计方法及装置。本发明主要包括运动伪影移除以及心率谱峰追踪两部分。运动伪影移除为：首先利用非线性自适应滤波法捕获噪声参考信号与脉搏波信号中的运动伪影噪声间的非线性关系，从而有效的消除运动伪影干扰，然后采用基于分类的二元决策方法判断滤波后的脉搏波信号是否仍含有大量噪声，对判决为仍含有噪声的脉搏波信号采用奇异谱分析方法进一步去除噪声干扰；再基于频谱的心率谱峰追踪，定位每个时间窗的心率谱峰，即首先基于非线性定位法定位心率谱峰，若不能成功定位，再基于分类定位法定位心率谱峰。本发明用于心率估计，其计算精度高、复杂度低，从而保证了其在可穿戴监测设备的可实施性。
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公开(公告)号：CN103279958B
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201310210479.7
申请日：2013-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 一种Spiking神经网络的图像分割方法，采用群体神经元对图像像素灰度值进行编码，其次设计一个含二维竞争输出层的递归Spiking网络，通过对网络进行训练，最终基于神经元的时间绑定特性并通过对图像进行解码得到分割结果。其可得到更佳的分割结果，采用含延时的递归网络，可反映时域信息，并体现出不同的动态性;采用winner-takes-all与STDP相结合的竞争学习规则，winner的设计便于处理时空图像信息；加入抑制型神经元可防止网络过度兴奋；设计相应的网络对象结构并采用同步与异步相结合的仿真策略实现MATLAB环境下的仿真；训练过程中调整“长期非winner神经元”的权值和阈值可避免局部收敛。
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