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公开(公告)号：CN119338544A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411316685.0
申请日：2024-09-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06F16/9535 , G06N3/042 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种对比学习增强的动态图神经网络推荐方法，涉及推荐系统领域，具体为：首先，下载推荐任务数据集，并划分测试集和训练集；使用训练集对对比学习增强的动态图神经网络推荐模型进行训练，当输出的预测推荐结果与真实推荐结果的误差在给定阈值范围内，得到训练好的推荐模型的最优可学习参数；然后，使用测试集对训练好的动态图神经网络推荐模型进行测试，得到最终的动态图神经网络推荐模型。利用最终的动态图神经网络推荐模型对用户新推荐的项目进行预测，将预测结果返回给当前用户。本发明更好地挖掘和利用用户对项目资源的潜在兴趣，通过主视图和辅助视图上的跨视图对比学习，增强主视图上的动态图神经网络推荐模型性能。
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公开(公告)号：CN118428444A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410679202.7
申请日：2024-05-29
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/042 , G06N3/048 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于等变图神经网络的多智能体强化学习方法，属于多智能体强化学习领域；首先，搭建包括特征初始化模块和等变空间模块的等变图神经网络，作为智能体的决策网络；针对当前智能体i，建立与周围智能体间的邻接关系；然后，初始化该智能体的等变特征和不变特征；逐层进行不变特征的提取，更新智能体的不变特征并从中提取智能体的深层不变信息；其次进行等变特征的更新，提取深层几何信息并保持等变特性。同时设计了具有等变特性的激活函数以增强模型的表征能力。最后，输出动作为智能体的决策结果，将该智能体决策网络应用于演员评论家架构的算法中；本发明加快了收敛速度和收敛性能，促进解决复杂多变问题的效果的意义。
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公开(公告)号：CN114567568B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210197255.6
申请日：2022-03-01
Applicant: 北京中电普华信息技术有限公司 , 北京航空航天大学 , 国网河南省电力公司信息通信公司
IPC: H04L43/04 , H04L43/08 , H04L43/0823 , H04L43/10
Abstract: 本申请提供了一种基于边缘计算的电力物联网数据处理方法和装置，应用于电力物联网中的边缘管控系统，该方法包括：获得电力物联网中各智能终端采集到的电力监管数据；对电力监管数据进行格式规范，得到格式规范合格的目标电力监管数据；对目标电力监管数据进行计算处理，得到处理后的电力数据结果；如果检测出电力数据结果或者目标电力监管数据存在异常，确定电力数据结果或者目标电力监管数据存在的异常特征；基于配置的不同异常特征对应的异常诊断规则，确定导致数据异常的至少一个异常原因。该方案能够降低电力物联网中数据计算处理的复杂度，减少数据计算处理的资源耗费与耗时，并能及时确定电力物联网中的异常状况。
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公开(公告)号：CN117749607A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311761872.5
申请日：2023-12-20
Applicant: 国家电网有限公司大数据中心 , 北京航空航天大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/16 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本公开实施例提供了一种目标故障节点的确定方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征；将所述每个服务节点的故障特征输入至设定目标故障节点预测模型中，输出目标故障节点；其中，所述设定目标故障节点预测模型包括第一基模型、第二基模型以及次学习器，所述第一基模型和所述第二基模型之间并联连接，所述第一基模型和所述第二基模型分别与所述次学习器串联连接。本公开实施例，通过设定性能指标信息以及邻边信息确定每个服务节点的故障特征，并根据设定目标故障节点预测模型确定微服务系统中目标故障节点的方式，可以快速、准确地确定目标故障节点。
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公开(公告)号：CN114579407B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210478087.8
申请日：2022-05-05
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种因果关系检验和微服务指标预测报警方法，包括：基于Granger因果关系检验的服务指标因果关系发现、基于Attention LSTM的多指标预测。该方法通过Granger因果关系检验发现与要预测指标具有因果关系的指标，共同参与预测，提高了预测的准确率。同时针对微服务场景中指标序列较长，指标之间往往局部存在因果关系，整体因果关系不强的问题，本发明对Granger因果关系检验进行改进，分段增量计算因果关系。这种方法在实际应用中，当时间序列有新的值加入时，只需要计算增量的因果关系，无需对历史数据重新计算，从而减少计算量，提高了微服务场景下因果关系发现的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114721860A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210560212.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图神经网络的微服务系统故障定位方法，具体步骤如下：步骤一、针对微服务平台上的一个命名空间下的服务节点，实时采集每个服务节点的机器指标数据和上下游服务节点；步骤二、对当前命名空间下的服务节点注入各类运维故障，使得采集工具能够采集到各类运维故障发生时的各项运维数据；步骤三、根据采集工具采集到的运维数据和所述注入的运维故障构造当前的服务调用链数据，每一条调用链数据中包含若干服务节点和若干表示调用关系的边，并注明故障节点的位置；步骤四、训练图神经网络；步骤五、根据损失函数判断该图神经网络是否收敛；步骤六、将训练好的该图神经网络用于当前命名空间下的故障定位服务。
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公开(公告)号：CN109062783A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810708828.0
申请日：2018-07-02
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684 , G06F11/3692
Abstract: 本发明涉及一种面向TopCoder的群体软件质量的评价系统与方法，以传统软件质量工程研究为导向，进行面向TopCoder平台的群体软件质量研究。从三个角度描述群体软件质量：项目评分以百分制的形式，作为项目质量的直接反映；项目工作量，通过项目开发过程中的开发者工作工时，同时质量保证工作量，为项目发布后用以维护和修改项目所需的开发者工作工时，二者从作为侧面描述质量的度量，是质量工程的基础研究。通过针对三方面构造合适的模型和优化方法，指导平台管理者，协作具体项目管理者，利用和整合松散自由的开发者社区的信息，以大数据理念指导项目管理者的工作方向。
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公开(公告)号：CN107103419A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710259988.7
申请日：2017-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: G06Q10/06398 , G06Q10/0637 , G06Q10/06395
Abstract: 本发明涉及一种群体软件开发过程仿真系统，包括：参赛选手自主决策模块、参赛选手能力评价模块和群体软件项目质量评估模块；建立参赛者自主决策机制，开发群体软件过程辅助仿真工具，帮助项目管理人员进行项目决策和管理，避免资源的浪费，提升群体软件项目完成质量，真正发挥出群体软件开发方法在解决大规模复杂系统时的优势，减少投资成本，以提高群体软件项目完成质量。
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公开(公告)号：CN106990915A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710106253.0
申请日：2017-02-27
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于存储介质类型和加权配额的存储资源管理方法，包括步骤：存储设备和用户空间文件系统的挂载和读写请求分发，其中读写请求分发采用的Weighting Jump算法引入了加权分配特性，具有较高的计算速度、无状态调度和极低的内存消耗，这种方法采用类似谷歌John Lamping和Eric Veach提出的依概率跳变的方法来实现。能够从概率的层面保证存储资源的分配服从设定的权重，最小化标准误，并且具有比原有Hadoop集群的资源管理系统Yarn中实现更低的时间复杂度和内存消耗。克服了之前资源管理系统Yarn中实现的磁盘资源分配算法轮询检索目录的低效性，具有可伸缩性，且在扩展时，能够依概率最小化原有数据的移动。
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公开(公告)号：CN105447643A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510856917.6
申请日：2015-11-30
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种面向云计算平台的科学工作流系统及方法，通过定制模块的定制模块从显示层、工作流层、执行层、计算环境的定制；自动化部署模块根据定制模块的计算环境抽象描述，以及相应的科学软件自动化配置脚本将共同作用于计算环境的自动化部署过程；执行模块将科学工作流的各个计算步骤准确调度并运行在云端计算环境中。本发明能够为科研人员提供更加可定制化的科学工作流服务，能够根据科学实验需求定制科学工作流流程，并按需租用云平台中的计算资源，而且能够不受实验室机房计算资源的限制，不受手动安装软件工具来部署计算环境的限制，不需要手动跟踪并执行各个计算步骤，适用于对于大规模的科学数据分析任务。
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