公开(公告)号：CN117336352A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311263567.3

申请日：2023-09-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 梁合兰 ,  沈佳伟 ,  唐思倩 ,  国宏伟

IPC: H04L67/51 ,  H04L67/10 ,  H04L43/55

Abstract: 本发明涉及一种定性和定量混合的云服务质量评估方法和系统，方法包括：获取云服务的定性服务属性及其偏好关系；对所述定性服务属性的偏好关系进行一致性检验，得到一致性检验后的偏好关系；根据定性服务属性及一致性检验后的偏好关系进行建模，得到图形化模型；基于所述图形化模型，将不同定性服务属性的取值进行组合得到特定服务，对所述特定服务进行量化评估；根据所有特定服务的量化评估结果，计算得到定性服务属性的效用值；将所述定性服务属性的效用值和已知的定量服务属性的效用值进行加权求和得到综合效用值，根据所述综合效用值找出最优的特定服务。本发明解决了定性服务属性及其偏好计算效率低下的问题。

公开(公告)号：CN119888399A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202411764503.6

申请日：2024-12-04

Applicant: 苏州大学

Inventor： 梁合兰 ,  蒋曾慧 ,  许亚丽 ,  沈佳伟 ,  国宏伟 ,  闫炳基

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/766 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于铁样图像的高炉铁水硅含量估计方法及系统，涉及高炉炼铁技术领域，该方法包括收集高炉现场铁样图像，按硅含量标定；构建铁样图像数据集，划分为训练集、验证集和测试集；采用数据增强策略处理数据集；利用增强后的训练集和验证集训练高炉铁水硅含量估计回归模型；设计评价指标，用增强后的测试集验证模型性能；将现场铁样图像输入训练好的模型，预测硅含量。本发明通过应用计算机视觉技术于高炉铁水硅含量估计，实现了高精度、实时性强的硅含量预测，同时降低了成本，增强了环境适应性，并解决了图像数量有限及标签分布不平衡的问题。

公开(公告)号：CN117336352B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202311263567.3

申请日：2023-09-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 梁合兰 ,  沈佳伟 ,  唐思倩 ,  国宏伟

IPC: H04L67/51 ,  H04L67/10 ,  H04L43/55

Abstract: 本发明涉及一种定性和定量混合的云服务质量评估方法和系统，方法包括：获取云服务的定性服务属性及其偏好关系；对所述定性服务属性的偏好关系进行一致性检验，得到一致性检验后的偏好关系；根据定性服务属性及一致性检验后的偏好关系进行建模，得到图形化模型；基于所述图形化模型，将不同定性服务属性的取值进行组合得到特定服务，对所述特定服务进行量化评估；根据所有特定服务的量化评估结果，计算得到定性服务属性的效用值；将所述定性服务属性的效用值和已知的定量服务属性的效用值进行加权求和得到综合效用值，根据所述综合效用值找出最优的特定服务。本发明解决了定性服务属性及其偏好计算效率低下的问题。