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公开(公告)号：CN117612723A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410020309.0
申请日：2024-01-05
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院 , 天津众颐科技有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种疾病失能自主评估方法、装置及设备。该方法可应用于疾病失能自主评估技术领域，具体可以包括：获取用户的生理信号和居家环境图像，并接收所述用户的自评估量表；对所述生理信号和所述居家环境图像进行处理，得到图像与信号特征矩阵，并对所述自评估量表进行处理，得到自评估量表特征矩阵；将所述图像与信号特征矩阵和所述自评估量表特征矩阵映射到同一特征空间，得到失能评估特征矩阵；将所述失能评估特征矩阵经过深度学习网络，对用户疾病失能情况进行评估，得到用户疾病失能结果。上述方案，能够提高对老年人疾病失能自主评估的准确性。
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公开(公告)号：CN115061836B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210977791.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院 , 天津众颐科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种接口层面的基于图嵌入算法的微服务拆分方法，包括：获取目标单体应用运行时的调用日志，根据日志记录中的参数信息，归纳出各个接口的调用情况，并构建有向调用图；根据设定的采样链长度获取有向调用图内的采样数据；将得到的采样数据投入LINE图嵌入模型中进行训练，提取各个接口向量；利用DBSCAN聚类算法对接口向量进行聚类，将相似度较高的接口归为一类，进而将单体应用的各个功能接口划分为了多个接口簇，实现了从接口层面对目标单体应用进行的拆分。本发明所述的拆分方法，根据单体应用的调用日志生成调用关系图，将应用的调用关系可视化，便于精确分析发掘接口之间的关联。
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公开(公告)号：CN115061836A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210977791.8
申请日：2022-08-16
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院 , 天津众颐科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种接口层面的基于图嵌入算法的微服务拆分方法，包括：获取目标单体应用运行时的调用日志，根据日志记录中的参数信息，归纳出各个接口的调用情况，并构建有向调用图；根据设定的采样链长度获取有向调用图内的采样数据；将得到的采样数据投入LINE图嵌入模型中进行训练，提取各个接口向量；利用DBSCAN聚类算法对接口向量进行聚类，将相似度较高的接口归为一类，进而将单体应用的各个功能接口划分为了多个接口簇，实现了从接口层面对目标单体应用进行的拆分。本发明所述的拆分方法，根据单体应用的调用日志生成调用关系图，将应用的调用关系可视化，便于精确分析发掘接口之间的关联。
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公开(公告)号：CN113760778A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111316694.6
申请日：2021-11-09
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院 , 天津众颐科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于词向量模型的微服务接口划分评价方法，数据收集：服务端构建微服务集群；收集日志数据还原各微服务应用之间分布式链路调用过程；模型训练：拆分图状调用链为线性调用子链，按照调用顺序提取接口名称组成接口字符串数组获得人为的微服务接口划分集合Ω；基于接口字符串数组进行词向量模型训练，得到接口名称的词向量；接口划分评价：以当前集群中微服务应用的类别个数k作为聚类簇数，获得K‑means算法的聚类簇划分集合；以K‑means算法的聚类簇划分集合为基准，使用Purity算法评价集合Ω接口划分的合理性。本发明基于微服务接口实际运行的调用关系，使用数学方法重新划分接口集合，与人工划分的微服务接口做对比，指导优化现有微服务架构。
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公开(公告)号：CN110033245A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910300945.8
申请日：2019-04-15
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院 , 天津众颐科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于区块链的邻里社区分享方法，包括以下步骤：1)由社区体验店平台方发行推荐商品所属的分利通证，推荐商品的定义为由推荐人向社区体验店平台方推荐成功的的销售商品，所述分利通证的额度是根据推荐商品销售所产生的利润，按预先设定的比率计算得到的；2)当社区用户购买由社区体验店平台方发布的商品为推荐商品时，推荐人获得分利通证。本发明所述的基于区块链的邻里社区分享方法，通过引入推荐商品的分利机制，进一步鼓励用户提供真实有效的商品体验，更好地帮助用户去接收对自己有用且真实可靠的商品信息，同时对商家来说，也能进一步加速商品的销售，形成了商家成功销售商品与用户推荐商品获取奖励的良性循环。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113760778B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111316694.6
申请日：2021-11-09
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院 , 天津众颐科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于词向量模型的微服务接口划分评价方法，数据收集：服务端构建微服务集群；收集日志数据还原各微服务应用之间分布式链路调用过程；模型训练：拆分图状调用链为线性调用子链，按照调用顺序提取接口名称组成接口字符串数组获得人为的微服务接口划分集合Ω；基于接口字符串数组进行词向量模型训练，得到接口名称的词向量；接口划分评价：以当前集群中微服务应用的类别个数k作为聚类簇数，获得K‑means算法的聚类簇划分集合；以K‑means算法的聚类簇划分集合为基准，使用Purity算法评价集合Ω接口划分的合理性。本发明基于微服务接口实际运行的调用关系，使用数学方法重新划分接口集合，与人工划分的微服务接口做对比，指导优化现有微服务架构。
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公开(公告)号：CN114826982A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210367083.2
申请日：2022-04-08
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: H04L43/103 , H04L43/08 , H04L67/1396 , H04L67/145
Abstract: 本发明公开了一种微服务场景下的自适应心跳包调节方法，包括：(1)物联网设备接入服务器后，与决策服务器进行通信，服务器给出新加入的服务一个心跳时间初始值；(2)检查服务器和物联网设备之间连接是否稳定，连接稳定之后，服务器和物联网设备进入长连接；(3)监测服务器状态，自适应调节心跳包的发送间隔。利用本发明，心跳包的发送间隔可以通过服务器自己监测自身情况或者设备自身情况进行自适应调节，同时给出了处理网络异常情况的方案。
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公开(公告)号：CN113206884B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110492004.6
申请日：2021-05-06
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: H04L67/51
Abstract: 本发明公开了一种基于组合验证机制的微服务选择方法，包括以下步骤：(1)获得具有某个功能的微服务集合，加入系统得到备选集合；(2)将备选集合中的微服务依次放入在现有的架构中，分别计算出服务自身分数F、上游契合度分数G和下游契合度分数H；(3)将得到的三个分数做几何平均数计算，得到标准值，再将标准值用于计算得到服务最终得分Sc；(4)根据服务最终得分Sc，选择分数最高的作为质量最高且最符合当前架构的微服务。利用本发明，可以让使用者可以根据自己的需求，快速找到最合适、最理想的服务。
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公开(公告)号：CN113204465B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110480199.2
申请日：2021-04-30
Applicant: 浙江大学 , 浙江大学滨海产业技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于执行跟踪的微服务提取方法，包括以下步骤：(1)执行跟踪工具在目标单体应用系统运行时收集跟踪信息，执行路径被记录在日志文件中；(2)在日记记录中，找到TraceID和SessionID都相同的记录归为一类，即一次调用的执行跟踪；其中，SessionID是标记会话的全局唯一ID；TraceID是标记执行链路的全局唯一ID；(3)根据每一次调用的执行跟踪记录，得到整个执行跟踪记录中的方法调用关系，进一步根据每个方法所属的类，得到类之间的调用关系；(4)得到了类与类之间的调用后，使用聚类算法进行聚类得到对应的微服务。利用本发明的方法，方便将传统的单体应用向微服务进行改造升级。
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公开(公告)号：CN107422705A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710504773.7
申请日：2017-10-19
Applicant: 浙江大学滨海产业技术研究院
IPC: G05B19/418
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41885 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明属于业务流程建模技术及数据挖掘领域，尤其涉及了基于流程建模的工业数据分析方法及在磷肥生产中的应用，给出了一个有效的工业数据分析方法，包括三个步骤，对工业生产流程进行建模；采集模型中的数据，得到模型的实例；使用实例进行数据预处理及分析。有益效果是：不同的工业生产过程分析均适用，指导领域专家对工业生产过程进行建模，给出工业分析所需要的数据及信息，使得领域专家在工业数据分析中发挥其领域知识方面的优势，方便数据分析师对工业过程进行有效的分析，为数据分析师提供了分析所需的必要数据及信息，使得数据分析师在能正确理解数据意义的基础上做出高效的分析，针对样本采样间隔不同的问题，提供通用的数据分析方案并提高分析效率。
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