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公开(公告)号：CN117118926A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311066587.1
申请日：2023-08-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L47/762 , H04L47/783
Abstract: 本发明实施例公开了一种网络资源的调度方法及装置。该方法包括：获取每个边缘节点对应的网络环境参数，基于网络环境参数训练初始本地智能体，得到每个边缘节点对应的目标本地智能体，其中，初始智能体为边缘节点上的算法模型；根据目标本地智能体和全局智能体之间的知识蒸馏，确定每个边缘节点对应的目标全局智能体，其中，全局智能体为边缘节点上的算法模型；将多个边缘节点的目标全局智能体进行聚合，得到目标决策模型，基于目标决策模型和当前网络环境参数确定目标资源调度策略，以对待调度网络资源进行调度。本发明实施例的技术方案实现了对网络传输资源管理的优化，提高资源利用效率，提高通信的可靠性，实现高效数据传输和实时状态同步。
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公开(公告)号：CN116414719A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310448064.7
申请日：2023-04-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种企业数据库系统合标性评价方法，包括：1.根据企业的不同数据描述源进行对应关系集的定义，分别建立数据标准文档关系集和数据库系统关系集，对业务字段间的关系进行定义和表示；2.分别基于数据标准文档关系集和数据库系统关系集提取对应的三元组，并分别构建数据标准文档知识图谱和数据库系统知识图谱；3.将企业数据标准文档知识图谱和数据库系统知识图谱进行图谱对齐；4.基于图谱实体对齐结果，结合训练过程中实体相似度衡量，筛选出异常业务字段；5.定义企业数据库系统合标性评价指标，并基于实体对齐结果及异常业务字段筛选结果，计算系统合标性评价。具有较好的准确性和全面性，有效地降低了时间成本和人力成本。
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公开(公告)号：CN111581379B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202010352090.6
申请日：2020-04-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于作文扣题度的自动作文评分计算方法，该方法包括S1：句子预处理和分布式表示；S2：图卷积神经网络构建；S3：图卷积神经网络训练；S4：多层感知机分类器训练预测。本发明应用在自动作文评分领域，实现对非扣题作文的检测和发现，作文参考范文和学生作答作文的文本匹配程度是作文评分的一个重要特征，通过一种新颖的方式构建了图神经网络，综合了各个句子的相似度计算作文扣题度。
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公开(公告)号：CN108182427B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810093226.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型和迁移学习的人脸识别方法，包括以下步骤：对源图像及目标图像进行预处理并设置对应标签，源图像数量为M，目标图像数量为N，M>N；建立分类器输出维度为M的源神经网络；基于源图像特征和标签构建源数据集并用源数据集对源神经网络进行训练，通过神经网络BP算法优化模型参数，得到源训练模型；建立分类器输出维度为N的目标神经网络并用源训练模型的参数对目标神经网络初始化；基于目标图像特征和标签构建目标数据集并用目标数据集对目标神经网络进行训练，通过动态选‑K更新算法进行梯度下降优化模型参数，得到目标训练模型；通过目标训练模型进行图像识别；本发明提高了人脸识别模型的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109359608B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201811250425.2
申请日：2018-10-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的人脸识别方法，包括：构建卷积神经网络、对网络参数进行训练、图片预处理和输入模型进行类别判定；构建卷积神经网络，用于利用大规模人脸数据集进行改进的卷积深度神经网络构建；对网络参数进行训练，用于利用误差反向传播算法对神经网络参数进行训练；图片预处理，用于基于MTCNN算法的人脸检测和人脸归一化处理，将图片转化成统一的特征向量表示；输入模型进行类别判定，用于将特征向量输入训练好的卷积神经网络中进行类别标签判定。本发明改进了传统的卷积神经网络中的正则化项，提出了一种新的神经网络权重初始化的方法，能够显著提升人脸识别分类的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107273443B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201710384489.0
申请日：2017-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据模型元数据的混合索引方法，包括以下步骤，S1：提取混合索引元数据，根据大数据模型元数据、模型解释和运行特征提取出混合索引的元数据，根据元数据的属性值将元数据赋值为1或0；S2：构建或更新混合索引，利用全域哈希函数构建或更新混合索引；S3:储存混合索引，根据混合索引特点，将混合索引的各个部分存储于内存、缓存和磁盘上，并根据查询要求依次并行检索索引内容；S4：检索混合索引，根据大数据模型的特点和混合索引特征，构建检索算法同时检索混合索引的不同部分。本发明紧密结合了大数据模型的元数据和模型特征，提供了一种高效准确的模型索引技术，提高了检索速度，增加大数据模型使用的便捷性。
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公开(公告)号：CN108600866A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810482554.8
申请日：2018-05-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04N21/858 , H04N21/845 , H04N21/442 , H04N21/24
CPC classification number: H04N21/8586 , H04N21/2407 , H04N21/44204 , H04N21/8456
Abstract: 本文公开了一种网络音视频可播放性高效自动判别方法，包括音视频播放参数设置、音视频播放判别任务分发、音视频链接识别、音视频播放处理、音视频播放判别信息存储；所述音视频播放参数设置是人工设置音视频播放的相关参数；所述音视频播放判别任务分发是批量地将任务分发至多个执行任务的机器；所述音视频链接识别是判断音视频网页中所含音视频链接的播放类型；所述音视频播放处理是将音视频按照播放参数判别音视频是否播放成功；所述音视频播放信息存储是将音视频播放过程中的详细信息存入数据库中。本发明是针对判别音视频是否可播放而制作的一整套判别方法，能够快速识别音视频是否可播放，解决人工判别音视频是否可播放的耗时耗力问题。
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公开(公告)号：CN107239523A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710385468.0
申请日：2017-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30575 , G06F17/30289 , G06F17/30557
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据模型平台下的细粒度数据溯源方法，针对大数据模型平台构建出一种细粒度数据溯源方法，用于解决大数据平台下细粒度溯源数据的依赖区分问题。该方法包括以下步骤：S1：模型工作流分析，在Hadoop平台下对Oozie引擎所构成的模型工作流的分析；S2：细粒度溯源定义，以一种递归的形式表示工作流的细粒度数据溯源；S3：溯源信息捕获，在模型执行过程中，动态地产生并获取溯源信息；S4:溯源标记存储，对捕获的溯源信息以关联形式在HDFS上存储；S5:溯源追踪，用来追溯产生结果数据文件中的细粒度数据项的来源输入数据项。本发明适用性强，为溯源文件建立索引，减少了IO操作，提高了查询速度。
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公开(公告)号：CN105912574A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610195409.2
申请日：2016-03-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2246 , G06F16/24575
Abstract: 本发明公开了一种多用户决定的空间数据查询验证方法，包括空间数据处理步骤S1、查询数据给定步骤S2、查询初始化步骤S3、数据查询步骤S4和数据验证步骤S5；本发明提供了一种多用户决定的空间数据查询验证方法，能够应用于多用户决定的场景中，一个组的用户根据各自的地点与爱好得到一个很好的结果，为大数据环境下的基于多用户的大数据量的空间数据的查询验证提供了一种有效，完整，正确的方法。
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