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公开(公告)号：CN117520033A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311455579.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 中国海洋大学
IPC: G06F11/07 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于日志语义向量化和层次聚类的日志解析方法，包括：首先对经过预处理后的原始日志进行分词，利用正则表达式将日志消息中冗余数据去掉。然后，使用BERT将经过分词后的日志数据向量化，计算相似度和距离，最后使用在线层次聚类算法生成日志模板。本发明利用BERT日志语义向量化和层次聚类的日志解析模板提取的算法，可以输入不等长数据，不受日志格式的限制，通过自然语言处理也提取出日志的语义信息，所以适用于不同来源不同组件不同结构日志消息的日志模板的提取，有较高的精确度，且日志解析效率高，满足在线实时解析日志的需要。
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公开(公告)号：CN114422447A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111604883.3
申请日：2021-12-25
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
IPC: H04L47/215 , H04L47/52 , H04L47/6275
Abstract: 本发明属于通信网络技术领域，公开了多业务多网络融合通信调度方法及系统、介质、终端、应用。针对应急网络带宽有限、总带宽不稳定、关键流量传输无法保证的问题，提出一种基于数据队列检测，动态调整带宽的算法，并由此构建基于HETB的多业务多网络融合通信调度方法，包括：在传统层级令牌桶算法HTB的基础上，根据网络情景对流量结构进行优化；获得具有弹性优先级的令牌桶算法HETB，使得关键的流量在紧急情况下借用到足够带宽，完成通信。本发明设计基于数据队列检测的带宽抢占策略，满足了高优先级的业务网络资源实时通信需求，同时低优先级的业务数据也能传输。本发明大大提升了网络的可用程度，速度快、效果好。
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公开(公告)号：CN113553245B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110549223.3
申请日：2021-05-20
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Inventor： 顾士景 , 马超 , 张闻彬 , 王高洲 , 殷齐林 , 郭爽爽 , 黄振 , 刘荫 , 韩圣亚 , 汤琳琳 , 于航 , 徐浩 , 张悦 , 王惠剑 , 郑海杰 , 张凯 , 刘培顺
Abstract: 本发明属于日志异常检测技术领域，公开了一种结合双向切片GRU与门控注意力机制日志异常检测方法，包括：使用spell在线解析日志，通过提取日志的log key，将日志解析为结构化序列，引入双向切片与门控注意力机制构建日志异常检测模型，并将解析到得到的特征序列作为日志异常检测模型的输入进行日志异常检测模型训练，利用训练好的日志异常检测模型进行日志异常检测。本发明的日志异常检测算法，具有参数简单，收敛速度快的优点，在减少了运行时间的同时，取得了较高的准确率，在对于大型信息系统的日志分析中取得了较为理想的效果。
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公开(公告)号：CN113592809B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110855365.2
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛市疾病预防控制中心(青岛市预防医学研究院)
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06T7/00
Abstract: 本发明属于肺炎诊断技术领域，公开了一种基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测系统及方法，所述基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测方法包括：将深度学习技术与医学影像‑胸部X光片相结合，将预训练好的ResNet模型权重和参数迁移到残差网络模型，从通道维度将ECA注意力模块引入残差结构，构建基于通道注意力的残差网络模型ECA‑XNet，用于从胸部X片中检测肺炎。本发明将预训练好的ResNet模型权重和参数迁移到本文模型上，提高模型的训练速度。为了对有用的残差特征进行增强并抑制噪声的干扰，本发明从通道维度将ECA注意力模块引入残差结构，所提出的模型已经在Chest X‑Ray Images数据集上得到验证。
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公开(公告)号：CN117688585A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311695718.2
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网山东省电力公司信息通信公司 , 中国海洋大学
Abstract: 本发明提出了一种可验证的属性基模糊多关键字搜索加密方法及系统，通过云服务器进行半解密操作，实现访问用户的轻量级解密；对于云服务器返回的半解密结果，访问用户可以通过简单的操作验证其正确性，这种方法提高了解密效率并保护了数据安全。为了解决多关键字的搜索效率问题，将加密索引与平衡二叉树相结合，减少了不必要的搜索步骤，使搜索时间大大减少，达到次线性的搜索效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117498872A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311448976.0
申请日：2023-11-02
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的分布式工业生产数据压缩方法，本发明属于数据传输领域，包括：获取分布式工业的生产数据，对所述生产数据进行预处理，得到待压缩生产数据；基于压缩感知分别构建压缩算法、解压缩算法；基于所述压缩算法对所述待压缩生产数据进行压缩，得到压缩数据；基于所述解压缩算法对所述压缩数据进行解析，得到所述待压缩生产数据的初始值。本发明针对机器设备采集到的数据采用了一系列有效的压缩编码技术，在保持数据精度的前提下，通过去除数据中的冗余信息，降低编码长度，从而实现数据存储空间的节省和数据传输速率的提高。压缩编码技术在保持数据质量的同时，能够有效地减少数据的空间，使数据更容易传输和存储。
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公开(公告)号：CN113553245A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110549223.3
申请日：2021-05-20
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Inventor： 顾士景 , 马超 , 张闻彬 , 王高洲 , 殷齐林 , 郭爽爽 , 黄振 , 刘荫 , 韩圣亚 , 汤琳琳 , 于航 , 徐浩 , 张悦 , 王惠剑 , 郑海杰 , 张凯 , 刘培顺
Abstract: 本发明属于日志异常检测技术领域，公开了一种结合双向切片GRU与门控注意力机制日志异常检测方法，包括：使用spell在线解析日志，通过提取日志的log key，将日志解析为结构化序列，引入双向切片与门控注意力机制构建日志异常检测模型，并将解析到得到的特征序列作为日志异常检测模型的输入进行日志异常检测模型训练，利用训练好的日志异常检测模型进行日志异常检测。本发明的日志异常检测算法，具有参数简单，收敛速度快的优点，在减少了运行时间的同时，取得了较高的准确率，在对于大型信息系统的日志分析中取得了较为理想的效果。
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公开(公告)号：CN113722980B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202110899892.3
申请日：2021-08-06
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于海洋浪高预测技术领域，公开了一种海洋浪高预测方法、系统、计算机设备、存储介质、终端，选取相关系数高的特征作为预测海浪高度的输入特征；按照粒子群行为特征建立混沌模型，解决粒子群过早收敛问题；CDW为BP模型进行初始化阶段的优化；在CPSO‑BP模型中，混沌粒子群优化算法(CPSO)在解空间中寻找最优的粒子对BP网络的初始权值和阈值进行优化；使用CPSO算法优化过的参数作为ELM网络的初始权值和阈值传入ELM网络；利用CPSO‑BP模型或CPSO‑ELM模型进行海洋预警领域浪高预测。本发明使用深度学习方法进行浪高预测具有准确性高、成本低、运行速度快的优点。
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公开(公告)号：CN118075305A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410201699.1
申请日：2024-02-23
Applicant: 中国海洋大学 , 国网山东省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于物联网数据交互技术领域，公开了一种基于边缘物联代理和标识解析的数据交互方法及系统。在物联管理中心进行终端设备信息注册，获取终端设备的身份认证的标识和密钥；通过密钥交换协议进行共同密钥的协商，在交换的过程中结合物联网代理和终端的实际需求并加入对双方ID和时间戳的签名；对密钥协商完成的数据进行采集，对采集的数据进行加密、解密，对解密的数据进行重组后进行存储，进行数据查询。本发明可以用于工业生产、电力物联网、用电服务与管理等方面进行决策分析，提供面向工业生产和电力公司运行管理、面向电力用户服务和面向政府决策支持等应用场景解决方案。
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公开(公告)号：CN117809859A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311375089.5
申请日：2023-10-23
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛市疾病预防控制中心(青岛市预防医学研究院)
IPC: G16H50/80 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种手足口病疫情预测方法与系统。该方法通过嵌入网络将多源异构数据压缩降维至同一维度，引入FM模块与RNN模块对手足口病数据进行相关性分析并得到传染率，结合传染病动力学模块作为手足口病疫情预测系统。将与手足口病有关的多源异构数据作为手足口病预测模型的输入进行手足口病预测模型训练，利用训练好的手足口病模型进行手足口病疫情监测。本发明结合了深度学习模型与传染病动力学模型，具有预测精准，收敛快的优点，在减少了运行时间的同时，取得了较高的准确率，在对手足口病疫情预测中取得了较为理想的效果。
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