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公开(公告)号：CN108399434B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201810228459.5
申请日：2018-03-20
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于特征提取的高维时间序列数据的分析预测方法，涉及数据分析技术领域。该方法首先度量高维时间序列数据的条件属性间和条件属性与决策属性间的相关性，并将与决策属性有相关性的条件属性加入属性核集中；再对高维时间序列数据进行特征提取；然后建立多元线性回归模型，再通过基于健康度的粒子群优化算法对模型中的回归系数进行优化；最后根据所构建的多元线性回归模型，得到某一时刻决策属性的值。本发明提供的基于特征提取的高维时间序列数据的分析预测方法，解决了高维时间序列数据在分析预测过程中所存在的预测效率低、误差大以及容易出现局部最优解的问题，有效提高了多元线性回归分析算法对高维时间序列数据的预测效果。
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公开(公告)号：CN113673684A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110973801.6
申请日：2021-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种基于输入修剪的边缘端DNN模型加载系统及方法，系统包括管理模块和压缩模块，其中管理模块包括样本管理模块、模型训练模块和模型管理模块；压缩模块包括压缩模式选择模块、数据压缩模块、模型压缩与重训练模块和压缩日志记录模块；采用该系统本发明基于样本数据构建贝叶斯网络并对网络进行训练，根据贝叶斯网络对模型的输入与输出进行关联性分析，并根据帕累托最优构建代表输入影响度的双向列表，以优化逐个删除输入属性带来的较高时间复杂度；最后结合聚类算法对输入数据属性间的相似性进行分析，并根据以上两种压缩策略及它们的衍生压缩策略完成对模型的个性化和智能化压缩加载，提升了边缘端的整体性能和部署模型的数量。
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公开(公告)号：CN110413657B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910624505.8
申请日：2019-07-11
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向季节型非平稳并发量的平均响应时间评估方法，涉及云计算技术领域。该方法首先基于自相关系数法判定云服务系统中的请求并发量中的季节型非平稳并发量；然后建立基于RNN‑LSTM神经网络的季节型非平稳并发量预测模型，并进行季节型非平稳并发量预测；建立基于RBF的云服务系统平均响应时间预测模型，将预测的用户季节型非平稳并发量、CPU利用率、内存利用率这些影响云服务平均响应时间的资源状态信息预处理完之后作为输入，输出为云服务系统的平均响应时间大小。本发明方法克服了传统的负载均衡策略的不足，提高了季节型非平稳并发量的预测精度，能及时对服务性能作出评估响应，使云计算系统能更好的为用户提供服务。
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公开(公告)号：CN112878990A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110153138.5
申请日：2021-02-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于电功率的油井电加热除蜡过程实时监测方法及系统。通过采集有杆泵抽油井电参数、计算完整冲程周期内的平均功率，进而获得参考冲程平均功率。通过监测实际功率值实时判断是否有结蜡严重的情况，根据有杆泵抽油井结蜡情况从而决定对抽油井是否进行加热，还可以用来确定合适的参考冲程平均功率、电加热除蜡周期，通过多次改变电加热功率最后找出能耗最小的电加热功率预设值，本发明能实现实时连续监测有杆泵抽油井井下结蜡情况，具有准确性高、实时性好、成本低、安全性高等优点，并且在电加热过程中逐步确定电加热除蜡参考周期和电加热参考功率，能有效的节约能源提高生产效率。
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公开(公告)号：CN108966153B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810863075.0
申请日：2018-08-01
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于多延迟优化的车联网高效广播算法，包括：基于不同网络状态的延迟时隙的计算和自适应转发延迟时间计算两个步骤。本发明实现了基于多延迟优化的车联网高效广播算法能够适应复杂多变的车联网环境，当网络环境变化时能够自适应地选择适合的网络状态参数进行广播优化，不仅保持较高的节点可达率，而且显著地降低了广播冗余和传输延迟，具有较强的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112380999A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011279463.8
申请日：2020-11-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种针对直播过程中诱导性不良行为的检测系统及方法，包括视频集处理模块，空间特征处理模块，时间特征处理模块和融合模块，本发明通过将长视频分割成多个短时长分段，将时空特征进行融合并且对多个分段视频的识别结果融合，保证在常规连续动作序列中混杂的诱导性不良行为能够被及时有效地识别，大幅提高复杂状态下的识别准确率。
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公开(公告)号：CN109274462B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201811157505.3
申请日：2018-09-30
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进在线喷泉码的图像传输方法，涉及无线网络多媒体数据的可靠性传输领域。包括，编码端操作：统计待传输图像大小并分组；持续发送度为1的编码符号，持续产生度为2的编码符号，产生度为d的编码符号；译码端操作：初始化译码图并仅接收度为1的编码符号，将译码图中对应节点变成黑色；判断恢复输入符号数并接收度为2的编码符号；判断接收编码符号组成、连通分量规模、连通分量中是否全部为黑色节点；接收度为d的编码符号并判断其组成；访问缓存的编码符号并确认译码图中的符号全部为黑色，停止译码并发送“译码成功”给发送端。本方法给出度为1的编码符号数量，并将其用于编码过程，同时通过缓存部分节点，提高译码性能。
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公开(公告)号：CN110187990A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910466719.7
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提出一种基于模式转移的虚拟机混合备用动态可靠性评估方法，包括：采集资源和性能数据，并进行特性选择及标准化处理；对标准化后数据，预测基于HSMM的虚拟机失效概率；基于多值决策图的冷热备份云系统进行可靠性评估；为了达到准确的对系统的可靠性进行定量评估，本发明简化MDD的终端值，将从根节点到1的所有路径的发生概率的总和作为系统的可靠性。并将虚拟机分成三种不同模式即操作模式、冷备份模式和热备份模式，采用模式转移，使备用虚拟机在需要时替换失效的工作虚拟机来维持系统的运行，采用多值决策图进行可靠性评估。通过三组对比试验，验证得到本发明的平均响应时间和失效率低，可靠性高，从侧面验证本发明方法的正确性。
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公开(公告)号：CN109993096A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910230235.2
申请日：2019-03-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种面向视频目标检测的光流多层帧特征传播及聚合方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法首先通过特征网络提取相邻帧的多层特征、光流网络提取光流，然后利用光流将当前帧的前一帧和当前帧的后一帧的多层帧级别特征传播到当前帧，步长不同的层需要对光流做上采样或下采样，获取多层传播特征；然后逐层依次聚合每层的传播特征，最后生成多层聚合的帧级别特征用于最后的视频目标检测。本发明提供的面向视频目标检测的光流多层帧特征传播及聚合方法，使得输出的帧级别聚合特征兼顾了浅层网络分辨率高和深层网络高维语义特征的优点，能提升检测性能，而且多层特征聚合的方法对小目标的检测性能有所提升。
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公开(公告)号：CN108966153A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810863075.0
申请日：2018-08-01
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本发明提供一种基于多延迟优化的车联网高效广播算法，包括：基于不同网络状态的延迟时隙的计算和自适应转发延迟时间计算两个步骤。本发明实现了基于多延迟优化的车联网高效广播算法能够适应复杂多变的车联网环境，当网络环境变化时能够自适应地选择适合的网络状态参数进行广播优化，不仅保持较高的节点可达率，而且显著地降低了广播冗余和传输延迟，具有较强的适应性。
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