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公开(公告)号：CN107945880B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201711316801.9
申请日：2017-12-12
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明是一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法，从优化物联网边缘设备的资源优化存储、处理和传输等角度出发，解决边缘计算环境下海量类型化医疗资源在有限带宽条件下的传输优化问题。属于物联网与软件工程交叉领域。关键在于基于数据图谱、信息图谱和知识图谱资源处理架构转化医疗资源的类型，同时建立带宽资源利用限制模型，以均衡网络负载。本发明在本地节点提供医疗诊断、存储和传输服务，并允许用户投入和相关效益比决定系统优化的资源方法，使系统保持相对稳定的状态。系统将计算任务分散到边缘设备，缓解云计算环境下事务处理高度集中引发重要医疗资源无法实时传输的压力。
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公开(公告)号：CN107038261B
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201710394177.8
申请日：2017-05-28
Applicant: 海南大学
Abstract: 针对现有价值导向或价值驱动型数据、信息和知识生命周期评估方法的挑战，本发明提出了一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的处理架构资源可动态抽象的语义建模方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。在数据图谱的基础上，分析了软件开发活动需求分析中的数据观察和收集，标记数据的结构频度、时间频度和空间频度。使用信息图谱来记录实体间交互的频度，根据计算得出的实体间的内聚度对交互频繁的结点进行初步抽象和集成，并标记集成出的新的实体的结构频度、时间频度和空间频度。在详细设计活动的需求建模中，本发明阐述了知识图谱与UML相比在需求表达方面的优势，包括对需求包含语义表达的完整性和覆盖范围等方面。
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公开(公告)号：CN107038262B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710394911.0
申请日：2017-05-30
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明是一种关联频度计算的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱框架的语义建模及抽象增强方法，主要用于从初始需求描述和应用场景中获得合理的类及对象图，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。在数据图谱上表达离散的实体、对象、属性和操作，记录每个实体、对象、属性或操作的频度，包括结构频度、时间频度和空间频度；在信息图谱上标记结点间的交互关系，计算交互频度即交互次数，当交互频度大于设定阈值时集成多个结点，产生的新结点作为实体继续标记结构频度、时间频度和空间频度；在知识图谱上对类之间的关系运用关系抽象规则进一步抽象，并可对需求表达的完整性进行补充，提升开发效率。
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公开(公告)号：CN107343010A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710745700.7
申请日：2017-08-26
Applicant: 海南大学
CPC classification number: H04L63/20 , G06F16/367 , H04L41/142 , H04L41/145 , H04L41/147 , H04L63/1416
Abstract: 本发明是面向类型化资源的自动安全态势感知、分析与报警系统的开发方法，并给出了资源形态包括数据、信息和知识等的解释和数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明提出将网络安全态势情况和自动报警规则映射成数据、信息和知识等类型的资源实例的集合，建立资源优化目标函数，通过存储和计算协同调整资源存储和匹配方案，优化资源存储的空间代价和态势感知的时间效率，实时监控网络安全态势变化，更新自动报警规则集合，有利于及时响应安全状况。
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公开(公告)号：CN107133371A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710506603.2
申请日：2017-06-28
Applicant: 海南大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/367 , G06F16/951
Abstract: 本发明是一种投入驱动的存储与计算一体化协同调整的面向事务处理的时空效率优化方法，并给出了资源形态包括数据、信息和知识等的解释和数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。以计算决定存储，以存储服务搜索，仅仅从资源类型上无法判断资源应在哪一层图谱上进行存储，本发明根据用户投入找出花费最合理资源类型转移代价和计算代价的方案，合理确定资源对象搜索机制和资源空间组织方案，有利于资源搜索效率的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107085618A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710402613.1
申请日：2017-06-01
Applicant: 海南大学
CPC classification number: G06F16/367 , G06N5/022
Abstract: 本发明是一种面向5W的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的目标驱动的学习点及学习路径推荐方法，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。通过分析建立不同学习者的学习情况，建立学习者模型，有针对性地为不同学习者提供个性化的学习指导。将学习点从数据、信息和知识三个有递进关系的层面上进一步地细化，将学习者的学习目标映射为由5W(谁(Who)/什么时候(When)/在哪里(Where)、什么(What)和如何(How))引导的问题，分层向学习者推荐合理的学习点内容和学习策略，引导学习者达成学习目标，帮助学习者提高学习效率，优化学习效果。
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公开(公告)号：CN107038263A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710488750.1
申请日：2017-06-23
Applicant: 海南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种面向事务计算效率的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，并给出了数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。主要用于通过数据图谱、信息图谱和知识图谱对以数据、信息和知识形态存储的资源进行搜索，计算在不同层次图谱上搜索资源时的效率和所要花费的代价。通过对搜索过程进行参数化，衡量在数据图谱、信息图谱和知识图谱上搜索资源的效率和每一步搜索的代价，使用户花费最少代价而能获得相对有效和准确的资源，提高搜索效率。
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公开(公告)号：CN107038263B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710488750.1
申请日：2017-06-23
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明是一种面向事务计算效率的基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的搜索优化方法，并给出了数据图谱、信息图谱和知识图谱的概念表示，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。主要用于通过数据图谱、信息图谱和知识图谱对以数据、信息和知识形态存储的资源进行搜索，计算在不同层次图谱上搜索资源时的效率和所要花费的代价。通过对搜索过程进行参数化，衡量在数据图谱、信息图谱和知识图谱上搜索资源的效率和每一步搜索的代价，使用户花费最少代价而能获得相对有效和准确的资源，提高搜索效率。
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公开(公告)号：CN107332721B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201710746795.4
申请日：2017-08-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明是一种面向类型化资源的物联网资源采集传输优化系统开发方法，传感器组采集到的以数据、信息和知识等形态存在的资源，应用物联网传输网络将这些资源传输至资源处理结点，优化资源分配，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。本发明提出通过数据、信息和知识等资源之间的类型转换改变资源规模，解决了受网络带宽资源有限导致资源无法传输效率低、网络资源利用率不高的问题。
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公开(公告)号：CN108052680A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201810023920.3
申请日：2018-01-10
Applicant: 海南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明是一种基于数据图谱、信息图谱、知识图谱架构的图像数据目标识别增强方法。主要用于解决现有图像识别方法无法识别训练集中未标注类别的图像识别问题，属于分布式计算和软件工程学技术交叉领域。关键在于从已有的基于深度学习方法的图像类型识别结果出发，根据已有图像资源构建三层图谱，将未识别的图像类别在数据图谱进行特征匹配得到初始匹配结果，将已识别的图像类别在信息图谱上进行关系匹配得到中间匹配结果，最后在知识图谱中进行间接交互关系匹配，计算中间匹配结果的可信度并排序，推荐给用户可信度最高的匹配图像类别。
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