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公开(公告)号：CN114296911A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111509160.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F9/50 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种面向Dask集群的基于局部加权线性回归的动态数据分块方法，将待处理的大规模数据集划分成用于块大小寻优的子数据集集合和剩余待处理的子数据集集合，通过对用于块大小寻优的每个子数据集对应的块大小的处理，采用局部加权线性回归算法较精准地在线动态估计剩余待处理每个子数据集对应的块大小，依据所有已被处理的每个子数据集对应的块大小和所耗时间。本发明解决了对人工经验的高度依赖以及费时耗力的离线训练，能较好地适应数据集、并行应用程序和集群环境的变化，并一定程度上提高了在Dask集群中处理大规模数据集的效率。
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公开(公告)号：CN112712171B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110038535.8
申请日：2021-01-12
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明涉及深度卷积神经网络的分布式训练方法、设备和存储介质，通过混合采用参数服务器的同步参数更新策略和异步参数更新策略，避免了因木桶效应造成的更新全局参数等待时间过长的问题，缓解了因梯度过时导致的梯度下降过程不稳定，加快了模型的分布式并行训练速度，提高了模型的收敛速度和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112712171A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110038535.8
申请日：2021-01-12
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明涉及深度卷积神经网络的分布式训练方法、设备和存储介质，通过混合采用参数服务器的同步参数更新策略和异步参数更新策略，避免了因木桶效应造成的更新全局参数等待时间过长的问题，缓解了因梯度过时导致的梯度下降过程不稳定，加快了模型的分布式并行训练速度，提高了模型的收敛速度和精度。
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公开(公告)号：CN114296911B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202111509160.5
申请日：2021-12-10
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F9/50 , G06F16/2453
Abstract: 本发明公开了一种面向Dask集群的基于局部加权线性回归的动态数据分块方法，将待处理的大规模数据集划分成用于块大小寻优的子数据集集合和剩余待处理的子数据集集合，通过对用于块大小寻优的每个子数据集对应的块大小的处理，采用局部加权线性回归算法较精准地在线动态估计剩余待处理每个子数据集对应的块大小，依据所有已被处理的每个子数据集对应的块大小和所耗时间。本发明解决了对人工经验的高度依赖以及费时耗力的离线训练，能较好地适应数据集、并行应用程序和集群环境的变化，并一定程度上提高了在Dask集群中处理大规模数据集的效率。
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公开(公告)号：CN112214718A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011157234.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明涉及背包问题求解技术领域，公开一种基于改进动态规划算法求解有界背包问题的方法，定义物品种类最大数为N，背包的最大容量为C，物品种类为i，0≤i≤N，每种物品的单个价值为vi，重量为wi，每种物品的个数为ki；定义一个(N+1)×(C+1)二维价值表f，背包容量为j，0≤j≤C；计算余数a，根据容量余数a对容量状态j进行分组，将拥有相同容量余数的容量状态j放在一组计算。根据余数对容量状态j进行分组，对传统动态规划递归公式进行了改进，减少了求解BKP过程带来的冗余计算，同时对改进后的算法进行并行化，随着数据量的增大，本发明比现有的算法拥有更好效率，可实现BKP的快速求解。
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公开(公告)号：CN214096573U
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202120252581.3
申请日：2021-01-28
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本实用新型涉及工程机械健康管理技术领域，公开一种旋转机械设备故障预测平台，包括多个设于单台旋转机械设备上的数据采集设备，数据采集设备用于获取旋转机械设备零件运转数据，还包括用于接收多台旋转机械设备零件运转数据进行处理的一个或多个工业网关、汇总所有零件运转数据的数据中心；数据中心与工业网关单向连接；数据中心包括多个大数据处理服务器，大数据处理服务器包括数据预处理模块和故障预测模块，数据预处理模块将零件运转数据转换为特征向量，故障预测模块为基于机器学习或基于深度学习的故障预测模型。由大数据处理服务器对零件运转数据进行处理和分析，减少了数据处理时间，对零件运转数据进行了有效故障预测。
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公开(公告)号：CN214096603U
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202120252230.2
申请日：2021-01-28
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01M15/05
Abstract: 本实用新型涉及发动机故障诊断技术领域，公开一种柴油发动机故障实时诊断系统，包括传感器设备、与传感器设备连接并对传感器设备输出的数据进行清洗的数据采集设备、和数据采集设备双向连接的上位机，传感器设备用于监测柴油发动机各项工作参数，还包括分别与上位机相连的数据存储设备和故障诊断设备，数据存储设备与故障诊断设备双向接通，故障诊断设备从数据存储设备中读取柴油发动机运动状态监测数据，故障诊断设备包括采用谱聚类算法对柴油机故障进行诊断的故障诊断模块。故障诊断模块在柴油发动机出现故障时能快速诊断出故障类型，上位机根据诊断结果快速给出相应的解决方法，使经验不足的技术人员也能快速排除柴油发动机故障。
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