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公开(公告)号：CN102123056B
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201010563710.7
申请日：2010-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种端到端Web服务质量监测系统及方法，该监测系统包括以下四个模块：注册模块、SNMP代理模块、监测模块和评价模块；该监测方法按如下步骤进行：步骤A：注册；步骤B：生成约定质量的各个参数及参数值；步骤C：发送将约定质量参数；步骤D：获取服务会话信息，步骤E：获取服务会话的管理信息；步骤F：得到与约定质量参数所对应的交付质量参数值及感知质量参数值；步骤G：监测模块将交付质量参数值、感知质量参数值和传输质量参数值发送给评价模块；步骤H：评价模块对该服务的质量信息进行评估和统计。本发明的优点：简单有效且开销较低，并能够客观的、综合的反映服务会话质量信息，以便为服务选取提供客观依据。
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公开(公告)号：CN102123056A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201010563710.7
申请日：2010-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种端到端Web服务质量监测系统及方法，该监测系统包括以下四个模块：注册模块、SNMP代理模块、监测模块和评价模块；该监测方法按如下步骤进行：步骤A：注册；步骤B：生成约定质量的各个参数及参数值；步骤C：发送将约定质量参数；步骤D：获取服务会话信息，步骤E：获取服务会话的管理信息；步骤F：得到与约定质量参数所对应的交付质量参数值及感知质量参数值；步骤G：监测模块将交付质量参数值、感知质量参数值和传输质量参数值发送给评价模块；步骤H：评价模块对该服务的质量信息进行评估和统计。本发明的优点：简单有效且开销较低，并能够客观的、综合的反映服务会话质量信息，以便为服务选取提供客观依据。
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公开(公告)号：CN102088475A
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN201010563748.4
申请日：2010-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种控制流集中数据流分布的组合服务执行系统及执行方法，该系统包括一个中心节点和分布在网络中不同节点上的多个服务代理。本发明的优点：通过发送控制消息通知服务何时、往何处发送数据，从而既能够解决分布式执行方式缺乏对组合服务整体运行情况的监控能力，又能够解决集中式执行方式由于数据流都经过中心节点中转而易存在系统性能瓶颈的问题。同时，该方法采用中心节点控制组合服务的全局执行逻辑，能够兼容当前的主流组合服务执行语言BPEL，从而可以有效地支持组合服务应用的执行。
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公开(公告)号：CN119110102A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411127976.5
申请日：2024-08-16
Applicant: 东北大学
IPC: H04N21/2187 , H04N21/442 , H04N21/466 , H04N21/45
Abstract: 本发明提供了一种基于优化卷积与自增强序列去噪的直播推荐方法，涉及数据处理技术领域，本发明采用了自增强序列去噪技术，对用户交互数据进行去噪。另外，改进了其中的卷积层，替换了pytorch默认的卷积函数，提升了推荐的精准度。并且通过LSTM长短时记忆网络，处理用户行为序列，根据喜好变化预测观看偏好，本发明的推荐方法在测试中获得了较好的准确度，能够处理用户喜好变化与用户交互噪声，在Hit Ratio、NDCG、MRR指标下均有较好的表现。并且在进行卷积的改进后，推荐准确度提升明显，各指标均优于改进前。
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公开(公告)号：CN115952408B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202310011639.9
申请日：2023-01-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/08 , G01M13/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种多通道跨域少样本的冲压生产线轴承故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域。本发明首先对与轴承振动信号无关的大规模图像数据集上训练特征提取器，通过将一维的轴承振动信号采用形态学和信号转图片方法转换为双通道二维图片，将知识从大规模图像数据集推广到转换后的图片。然后提出了一种自适应的特征选择方法，通过使用多个源数据集训练不同的特征提取器，针对不同目标数据集调整特征选择的权重提取类内相似度高和类间相似度低的特征。本发明针对任何工作条件下的轴承均能使用少量样本完成故障诊断。引入域适应方法对不同目标数据集基于少量样本调整提取的特征，来提升框架的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117035599A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310863315.8
申请日：2023-07-14
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06Q30/0201 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种基于改进MOEA/D算法的车辆装载和路径优化系统及方法，涉及路径优化技术领域，本发明首先对车辆路径优化及装载优化所需基础信息进行获取，整合，和预处理，得到用于作为优化模型的输入数据。然后建立了车辆路径优化及装载优化问题优化模型，包括优化的目标函数和约束条件。接着设计了一种自适应进化的MOEA/D算法，其具有自适应邻域大小、适应个体之间的交叉策略和种群的更新策略的特点。最后采用基于自适应进化MOEA/D算法对考虑装载效率的车辆路径优化问题求解，得到了优化过后的解决方案。
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公开(公告)号：CN115719432A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211453770.2
申请日：2022-11-21
Applicant: 东北大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/10 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习的图像标注方法，涉及机器学习及图像处理技术领域。该方法可以看成基于两个阶段实现，即基于协同运算的半监督学习阶段和基于TSVM的半监督学习阶段。基于协同运算的半监督学习阶段用于完成对于未标记样本集中占绝大多数的易标注样本的标注任务，控制每次训练标注的样本数，同时对训练集中样本的个数也进行了很好地控制；减轻了SVM分类器的负担，保证了分类的准确率。基于TSVM的半监督学习阶段用于完成剩余未标记样本的标注任务，将基于协同运算的半监督学习阶段已经标注完成的已标记样本和剩余的未标记样本都运用到训练之中，并且在训练过程中融入了集成学习的方法训练分类器的权重和训练集样本的权重。
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公开(公告)号：CN110262897B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201910510964.3
申请日：2019-06-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提出一种基于负载预测的Hadoop计算任务初始分配方法，包括：使用延迟调度策略的AppMaster选择方法，开启AppMaster；基于BP神经网络的节点，计算资源分配数量；使用DRF算法的用户队列和用户作业选择方法，开启子任务；本发明基于延迟调度策略的AppMaster选择算法，提高了AppMaster运行时的稳定性，保证了作业的正常运行。基于BP神经网络的节点计算资源分配算法，减少高负载标签计算节点分配的任务量，增加低负载标签计算节点分配的任务量，提高了集群整体的稳定性和性能。基于DRF的用户队列和用户作业选择算法，当作业所属的队列资源不够时，根据占主导地位的计算资源使用情况来选择叶子队列和用户作业，最终达到合理化计算任务初始分配，均衡集群负载，提高集群性能的目标。
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公开(公告)号：CN110348122B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN201910624856.9
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征选择的季节型非平稳并发量能耗分析方法，涉及云计算技术领域。该方法针对Web应用特性建立能耗模型。首先，基于负载检测工具提取出相关多维特征，并使用工具测出对应能耗数据；然后，对提取的数据进行预处理，提高数据质量与建模效率；然后，采用效率高的过滤型特征选择算法与性能好的装箱式特征选择算法进行相关特征的选择；最后，对筛选完的多维特征以及能耗数据进行回归分析，建立能耗模型。本发明方法同时考虑多种对云服务中心整体能耗有贡献的资源，提取多种数据特征，并对提取的数据进行预处理，提高了数据质量与建模效率，也使能耗模型更加精确。
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公开(公告)号：CN108228884B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810090592.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/957
Abstract: 一种面向阅读难度的搜索结果预览系统及预览方法，属于搜索引擎领域。该系统包括：搜索结果列表页生成模块、预览结果生成模块和预览结果显示模块。搜索结果列表页生成模块用于生成查询请求的搜索结果列表页；预览结果生成模块用于识别搜索结果的内容中使用的概念和给定用户的使用过和学习过的概念；预览结果显示模块用于显示预览结果生成模块生成的预览结果。本发明使用户在搜索结果列表页内就能够预览某一条搜索结果中的概念、该用户能够阅读的概念、可能能够阅读的概念、以及能够阅读的概念和可能能够阅读的概念的数量占某一条搜索结果的内容中使用的概念的数量的百分比，从而帮助用户预览搜索结果的阅读难度，避免点击难以阅读的搜索结果。
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