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[发明专利]一种用于分布式时序数据库的共识服务接口-CN202310503870.X在审
发明人：王建民;黄向东;乔嘉林;张金瑞;田原;谭新宇;宋韶旭 -专利权人：清华大学;天谋科技（北京）有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明提供一种用于分布式时序数据库的共识服务接口，主要包括创建接口、增删共识组接口和读写接口；其中，创建接口用于接入上层指定的共识算法；增删共识组接口用于创建/删除管理用户数据的共识组，读写接口用于通过共识算法将用户数据写入/读出对应的共识组。本发明共识服务接口对外统一且支持不同共识算法实现，可以为不同一致性需求的应用场景提供更契合的共识方案。
一种用于分布式时序数据库共识服务接口

[发明专利]支持物联网场景的分布式时序数据库副本共识协议方法-CN202310440709.2在审
发明人：王建民;黄向东;乔嘉林;张金瑞;田原;张洪胤;宋韶旭 -专利权人：清华大学;天谋科技（北京）有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明提供支持物联网场景的分布式时序数据库副本共识协议方法，包括：获取时序数据库的写入请求，在时序数据库的共识层执行本地写入请求；在所述共识层执行本地写入请求后向当前节点所在共识组内的其它节点执行写入请求，同步线程流程，形成副本组；基于所述同步线程流程，接收同步的共识写入请求，并更新系统状态；基于同步的共识写入请求，通过异步回调进行最终系统状态更新，完成时序数据库物联网共识建立。本发明解决了现有时序数据库日志写入成本高、缺少对整体资源控制的问题。
支持联网场景分布式时序数据库副本共识协议方法

[发明专利]一种导航数据连续缺失数据填补方法、装置和导航系统-CN202110718509.X有效
发明人：王保栋;宋韶旭;陈鹏宇;杨文凯;朱汇龙 -专利权人：潍柴动力股份有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本申请提供一种导航数据连续缺失数据填补方法、装置和导航系统，方案通过根据连续缺失数据的数据类型，调用对应的目标函数和初始点计算公式，然后再采用随机梯度下降法对所述目标优化函数求解，得到填补结果，实现了连续缺失数据的精确填补。
一种导航数据连续缺失填补方法装置导航系统

[发明专利]数据处理方法及装置-CN202210663208.6在审
发明人： 宋韶旭;赵东明;贺文迪;龚怿焜;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种数据处理方法及装置，其中，方法包括：从终端设备获取待处理时序数据，所述待处理时序数据中包括N个数据点，N为大于1的整数；根据所述待处理时序数据，确定满足预设条件的异常数据点并标记所述异常数据点；所述预设条件用于筛选出下述任一种或多种异常的数据点：时间戳缺失异常、数值为空值异常、相邻数据点的时间间隔不满足采集间隔条件异常、数值分布异常、数值变化速度分布异常或数值变化加速度分布异常。可有效反馈时序数据的可用性，有助于提高时序数据分析或挖掘结果的精确性。
数据处理方法装置

[发明专利]神经网络模型的训练方法、实体匹配方法及相关装置-CN202011380281.X在审
发明人： 宋韶旭;梅逸男;方靓芸 -专利权人：华为技术有限公司;清华大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络模型的训练方法、实体匹配方法及相关装置，该神经网络模型包括第一模型和第二模型。该方法包括：通过对不存在缺失值的原始数据集进行掩码构建得到训练数据集，根据该训练数据集对该神经网络模型进行训练，其中在训练该神经网络模型的过程中，通过该第一模型所包括的多个底层神经网络模型来分别学习出每个属性的属性值的特征表示，通过该第二模型来至少基于该第一模型输出的属性的属性值特征表示学习出预测标签，并至少基于该预测标签与该训练数据集的真实标签之间的差异来更新该神经网络模型的参数。该方法在保证实体匹配结果的精度的前提下，可以有效降低实体匹配的开销和提高实体匹配的效率。
神经网络模型训练方法实体匹配相关装置

[发明专利]设备运行时长的计算方法、装置、设备及存储介质-CN202210080749.6在审
发明人： 宋韶旭;陈鹏宇;苏云祥;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种设备运行时长的计算方法、装置、设备及存储介质，先确定第一设备的运行数据序列和第一时间序列，第一时间序列中包括多个采集时刻，运行数据序列中包括在多个采集时刻采集得到的运行数据；根据运行数据序列和第一时间序列，在第一时间序列中确定异常时间，并在第一时间序列中去除异常时间得到第二时间序列；根据第二时间序列确定第一设备的开机时刻和关机时刻；根据开机时刻和关机时刻，确定第一设备的运行时长。提高了确定设备运行时长的准确度。
设备运行计算方法装置存储介质

[发明专利]异常业务数据的处理方法、装置和存储介质-CN202210068428.4在审
发明人： 宋韶旭;王浩宇;张小健;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请提供一种异常业务数据的处理方法、装置和存储介质，其中，方法包括：获取一业务的多个业务数据、各业务数据的周期长度T以及各业务数据的采集时间；基于各业务数据的采集时间在该业务数据的数据周期中所处的时序位置，将时序位置相同的各业务数据归为一个扩展集合；针对每一业务数据yi，将业务数据yi的采集时间ti之前和之后各Wd个采集时间对应的业务数据所属的扩展集合中的各业务数据、业务数据yi所属的扩展集合中的各业务数据以及采集时间ti之前和之后各Ws个采集时间对应的业务数据，组成业务数据yi的扩展邻域集合Ni；基于各业务数据对应的扩展邻域集合，从多个业务数据中确定异常业务数据。
异常业务数据处理方法装置存储介质

[发明专利]一种基于深度学习的驾驶轨迹能耗分析方法和装置-CN201910383550.9有效
发明人： 宋韶旭;方晨光;桂阿璨;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于深度学习的驾驶轨迹能耗分析方法和装置。该方法包括获取目标车辆的驾驶轨迹数据，根据驾驶轨迹数据计算获得当前时刻所述目标车辆对应的速度和加速度；将速度和加速度输入至第一关系模型中，获得与速度和所述加速度对应的转速和扭矩；将第一关系模型输出的扭矩和转速输入至第二关系模型中，获得目标车辆在当前时刻对应的瞬时油耗。本发明实施例提供的基于深度学习的驾驶轨迹能耗分析方法和装置，根据深度学习的方法，分别训练两个网络模型，仅根据车辆的驾驶轨迹预测能耗，对车辆的实时能耗给予有效的监控。
一种基于深度学习驾驶轨迹能耗分析方法装置

[发明专利]一种时间序列频繁对称模式挖掘方法及装置-CN201911294473.6有效
发明人： 宋韶旭;李盼盼;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种时间序列频繁对称模式挖掘方法及装置，该方法包括：根据动态规划算法和拟牛顿法对时间序列进行分析处理，确定时间序列关键点信息；根据时间序列关键点信息和预设截取间隔，将时间序列划分为多个时间子序列，对各个时间子序列进行对称性分析，得到对称子序列集；对称子序列集中各个对称子序列的相似度进行分析，得到各个对称子序列的相似度矩阵，根据相似度矩阵进行密度聚类，得到频繁对称模式信息。通过动态规划关键点检测算法确定时间序列的关键点后，将原始时间序列划分为不同长度的时间子序列，根据相似性进行聚类，从而得到时间序列的频繁对称模式，有效提升挖掘准确性和多样性。
一种时间序列频繁对称模式挖掘方法装置

[发明专利]一种基于界标的数据填补方法及装置-CN201911381294.6有效
发明人： 宋韶旭;方晨光;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于界标的数据填补方法及装置，该方法包括：获取待填补的原始数据，所述原始数据包括完整数据行和缺失数据行；将所述原始数据中的完整数据行输入至预设的生成对抗网络模型，输出完整数据行的界标；根据完整数据行的界标和完整数据行，对缺失数据行进行填补，得到填补后的缺失数据行；其中，所述生成对抗网络模型，根据多个完整数据行样本和对应的界标标签进行训练后得到。该方法能够得到数据行在值空间的准确界标，综合考虑到了界标数据和无缺失的完整数据，在数据缺少近邻点的情况下，也能进行填补。另外，填补数据部分依据真实的完整数据，能够有效避免神经网络的过拟合问题。
一种基于界标数据填补方法装置

[发明专利]一种图片拍摄区域识别及地理定位方法及装置-CN201710064508.1有效
发明人：李春平;高玺艳;宋韶旭 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-02-04 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种图片拍摄区域识别及地理定位方法及装置，所述方法包括：输入待测图片，使用图片特征提取器提取所述待测图片的特征向量，得到第一特征向量；计算所述第一特征向量所属的特征向量簇，根据所述第一特征向量所属的特征向量簇，获知所述待测图片的拍摄区域信息；其中，每个特征向量簇代表一个地理区域；使用测距网络计算所述第一特征向量与所属特征向量簇中其他特征向量的距离，得到所述待测图片的地理位置。本发明实施例通过识别待测图片的特征向量，进而计算该特征向量所属的特征向量簇，得到地理区域信息，实现简便，效率高；通过测距网络得到待测图片的地理位置，提高了识别准确度和识别速度。
一种图片拍摄区域识别地理定位方法装置

[发明专利]多副本数据的时效性判断方法及装置-CN201911303750.5有效
发明人： 宋韶旭;孙宇;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多副本数据的时效性判断方法及装置，该方法包括：获取当前时刻的k个相互邻近的历史时刻的副本，并计算每两个相邻副本的时间差值和数据差值，以及当前时刻和最近副本的时间差值；将所有时间差值和数据差值，输入至预设的差值模型，输出当前时刻和最近副本的数据差值预测结果；若所述预测结果小于预设阈值，则判断所述最近副本具备时效性；其中，所述差值模型，根据具有时效性的两两相邻的k个时间差值和数据差值样本，进行训练后得到。该方法具有客观性，且无需找到分布式机器之间的强关联关系，便可实现数据时效性的有效判断，提高了多副本数据的时效性判断的准确率。
副本数据时效性判断方法装置

[发明专利]一种错误数据容忍的虚警过滤方法和装置-CN201910374187.4有效
发明人： 宋韶旭;刘志成;王建民;王晨 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种错误数据容忍的虚警过滤方法和装置。该方法包括获取传感器测量得到的设备对应的时序数据，根据所述设备正常运行所对应的状态参数值，确定所述时序数据中包括的疑似时间序列；根据预设的相似度匹配方法，计算每一所述疑似时间序列与历史真警对应的报警时间序列之间的相似度，将对应的相似度高于相似度阈值的疑似时间序列确定为真警，根据预设的异常因子检测算法计算每个对应的相似度不高于所述相似度阈值的疑似时间序列的异常度；根据每个对应的相似度不高于所述相似度阈值的疑似时间序列的异常度，对所述疑似时间序列是否为真警进行判断。本发明实施例能够过滤掉绝大部分错误数据引起的虚警，提高报警的准确率。
一种错误数据容忍过滤方法装置

[发明专利]油耗量测定方法及装置、油箱-CN201910397164.5有效
发明人： 宋韶旭;黄南翰;孙宇;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G01F9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种油耗量测定方法及装置、油箱。所述方法包括：获取待测油箱在测定初始时刻的第一油量高度以及在测定终止时刻的第二油量高度；将所述第一油量高度、第二油量高度分别输入至预设的流量校正模型，得到所述第一油量高度对应的第一累计流量，以及所述第二油量高度对应的第二累计流量；其中，所述流量校正模型为对所述待测油箱的历史流量数据进行预设数据校正训练得到的；根据所述第一累计流量、第二累计流量，得到所述测定初始时刻与所述测定终止时刻之间的油耗量。本发明实施例解决了现有技术中，油耗仪容易造成油耗测量测定不准的问题。
油耗测定方法装置油箱

[发明专利]数据异常检测方法和装置-CN201910383583.3有效
发明人： 宋韶旭;王喜;方晨光;王建民 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据异常检测方法和装置。所述方法包括：对各数据集按照属性进行去一划分，并根据划分后的数据集的信息熵计算各属性的权值；根据各属性的权值计算各数据集中不同数据对象间的余弦距离，并根据各数据对象与其他数据对象间的余弦距离计算各数据对象的初始异常值；对计算好所有数据对象的初始异常值的各数据集按照时序插入有序序列；根据序列中任一数据集的上一时刻和下一时刻的数据集的异常状态更新所述任一数据集的数据对象的初始异常值；对各数据集的数据进行检测，对异常值超过指定阈值的数据判断为异常。本发明实施例能够对区块链第三方存储介质上数据进行检测，具有较好的准确率和召回率。
数据异常检测方法装置

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