电力云虚拟机负载预测方法

    公开(公告)号:CN109522093A

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201811366764.7

    申请日:2018-11-16

    Abstract: 本发明提供的一种电力云虚拟机负载预测方法,包括S1:对虚拟机资源运行的数据进行预处理;S2:采用主成分分析法将对经预处理后的数据进行降维,得到样本矩阵Z;S3:将样本矩阵Z中的元素训练BP神经网络,并利用遗传算法优化BP神经网络;得到BP神经网络的预测模型;S4:将所要预测数据所在日期的前3天的虚拟机资源运行的数据进行预处理后,输入预先建立的BP神经网络的预测模型,得到所要预测日期的数据值;本发明通过关联缺失和异常数据前后数据,对缺失和异常数据分别进行补充和更新的预处理,然后将所要预测时刻的数据的前若干天的实际数据经预处理后输入通过遗传算法优化的BP神经网络,得到预测数据,预测精度高,实用性更广。

    一种基于用户画像的智能机器人应答系统

    公开(公告)号:CN119048623A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411073568.6

    申请日:2024-08-06

    Abstract: 本发明涉及智能机器人应答技术领域,具体涉及一种基于用户画像的智能机器人应答系统。该系统包括:用户行为数据获取模块、用户画像构建模块和应答服务模块;用户行为数据获取模块,获取用户行为数据,其中,用户行为数据包括用户内部行为数据和用户外部行为数据;用户画像构建模块,对用户内部行为数据进行特征抽取,得到第一画像特征Cdy,对用户外部行为数据进行特征抽取,得到第二画像特征Cde,并将第一画像特征Cdy与第二画像特征Cde进行联合,得到联合画像特征,并基于联合画像特征构建用户画像;应答服务模块,基于用户画像与用户实现应答交互。本发明的智能机器人应答系统能够准确理解用户意图,提供个性化的应答内容。

Patent Agency Ranking