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[发明专利]基于时间序列数据特征的学习型索引方法及系统-CN202310633101.1在审
发明人：王宏志;闫浩;郑博;叶天生;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：基于时间序列数据特征的学习型索引方法及系统，涉及数据库索引领域。本发明是为了解决现有的时序数据索引方法还存在占用内存大，索引时间长的问题。本发明包括：步骤一、获取时序数据，并按照时间戳将时序数据划分为多个数据段，对每个数据段构建线性模型；步骤二、利用时序数据的时间戳数据和偏移量训练步骤一获得的线性模型，获得训练好的线性模型；步骤三、利用步骤二获得的训练好的线性模型建立B+索引树；步骤四、基于步骤三获得的B+索引树，进行时序数据的插入、时序数据的删除、索引查询操作。本发明用于建立数据库索引，并进行数据的插入、删除、索引操作。
基于时间序列数据特征学习索引方法系统

[发明专利]用于数据库参数调优的数据收集器及数据库参数调优方法-CN202310637730.1在审
发明人：王宏志;马健;郑博;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：用于数据库参数调优的数据收集器及数据库参数调优方法，本发明涉及用于数据库参数调优的数据收集器。本发明的目的是为了解决现有数据库优化没有考虑数据库吞吐量和延迟的问题，而提出用于数据库参数调优的数据收集器及数据库参数调优方法。过程为：数据库参数调优的数据收集器包括：数据采集模块和数据处理模块；数据采集模块用于采集数据；数据处理模块用于处理数据采集模块采集的数据，获得满足数据库参数调优的数据。本发明用于数据收集器收集数据领域。
用于数据库参数数据收集方法

[发明专利]一种基于数据分布中序关系的编码方法及系统-CN202310623717.0在审
发明人：王宏志;舒畅;郑博;叶天生;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F40/126 文献下载
摘要：一种基于数据分布中序关系的编码方法及系统，具体涉及一种基于数据分布中序关系的编码方法及系统，为解决现有的计算机编码在编码时会使数据维度爆炸，尤其是当分类变量有大量类别时，导致浪费计算和存储资源，以及计算效率下降的问题。针对计算机数据表某个待编码的离散属性，获取离散属性的所有值对，采用每个值对中每个值的所有离散属性值的分布计算离散属性各值对中值间的分布距离；遍历离散属性中各值得到所有路径，选择距离最短的路径为最短路径，得到最短路径距离；将最短路径的起始点编码为0，依次计算相邻两个值的距离除以最短路径距离，加上当前两个值之前的编码，得到最短路径的编码，完成待编码的离散属性的编码。属于数据编码领域。
一种基于数据分布关系编码方法系统

[发明专利]针对时间序列数据库的多模型学习索引构建方法及系统-CN202310633058.9在审
发明人：王宏志;闫浩;周晨宇;郑博;叶天生;杨东华;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：针对时间序列数据库的多模型学习索引构建方法及系统，属于时间序列数据库技术领域。为了解决现有的索引方案没有针对时间序列数据库进行特异性优化开发，因此限制了针对时间序列数据库的索引能力。本发明针对时间序列数据库的数据采用为LSM树存储结构存储数据；构建学习索引的过程中，针对RLE编码的时间戳数据采用常量模型建立学习索引，针对于ZigZag算法编码后的值未超过(160)‑1的整数型数据，采用Packed编码的时间戳数据和浮点数，采用分段模型建立学习索引，针对于ZigZag算法编码后的值大于(160)‑1的整数型数据、采用RAW编码的时间戳和字符串，采用线性模型建立学习索引。
针对时间序列数据库模型学习索引构建方法系统

[发明专利]一种数据与查询混合驱动的智能基数估计方法及系统-CN202310623712.8在审
发明人：王宏志;舒畅;张恺欣;丁小欧;郑博;叶天生 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F16/2453 文献下载
摘要：一种数据与查询混合驱动的智能基数估计方法及系统，为解决智能基数估计方法无法同时高效的初始化模型和通过迭代优化模型，导致数据成本较高，查询的基数估计结果准确率低的问题。根据获取的基数估计数据表构建智能基数估计模型；利用智能基数估计模型对查询集中每个查询进行多个单点查询，得到每个查询的基数估计结果；根据基数估计数据表和每个查询得到实际查询结果；计算实际查询结果的基数和基数估计结果的差值，若大于阈值，计算基数估计结果对实际查询结果的基数的均方误差，利用微分优化器计算反向传播结果优化模型参数；否则不优化。利用优化的模型得到待查询数据的基数估计结果。
一种数据查询混合驱动智能基数估计方法系统

[发明专利]一种基于CNN模型的图像分类系统-CN202310633090.7在审
发明人：王宏志;陈泊舟;郑博;叶天生;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于CNN模型的图像分类系统，它属于图像分类技术领域。本发明解决了采用现有的学习率规划方法获得的深度学习模型对图像分类的准确性差的问题。本发明采取的主要技术方案为：利用图像获取模块获取零件表面图像，并将获取的图像发送给图像处理模块；利用图像处理模块对获取的图像进行处理，并将处理后的图像发送给CNN模型；利用CNN模型输出对图像的分类结果；本发明方法在对CNN模型进行训练时，根据模型参数对学习率的梯度进行更新后，根据更新后的学习率梯度对学习率进行更新，可以显著提高训练好的深度学习模型的分类准确性。本发明方法可以应用于图像分类技术领域。
一种基于 cnn 模型图像分类系统

[发明专利]一种基于深度学习的零件表面缺陷分类系统-CN202310633238.7在审
发明人：王宏志;陈泊舟;郑博;叶天生;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于深度学习的零件表面缺陷分类系统，它属于图像分类技术领域。本发明解决了现有深度学习模型在优化channel数量时所需的优化时间和存储开销大，而且channel数量优化后的深度学习模型的分类准确率低的问题。本发明采取的主要技术方案为：本发明将卷积核中的每个通道分别作为一个独立的候选者，根据控制变量和候选者的索引，分别将每个候选者的索引映射到一个值为0或1的indicator值，再根据映射结果进行通道选择。采用本发明方法可以解决现有深度学习模型在优化channel数量时所需的优化时间和存储开销大的问题。而且，采用本发明方法对channel数量进行优化，可以显著提高训练好的深度学习模型的分类准确率。本发明方法可以应用于图像分类领域。
一种基于深度学习零件表面缺陷分类系统

[发明专利]基于深度学习的自动化时序数据库索引推荐方法及设备-CN202111662250.8有效
发明人：王宏志;李同欣;张凯欣;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：基于深度学习的自动化时序数据库索引推荐方法、存储介质及设备，属于数据库技术领域。为了目前针对时序数据库还没有有效可行的自动化索引推荐方法的问题。本发明所述方法通过强化学习模型进行时序数据库的索引推荐，强化学习模型的代理负责决策的过程；代理与数据库的环境模型进行交互，环境模型计算代理因其决策而获得的状态转换和代价；DBMS接口负责执行数据库的创建、升级或删除动作并获取当前的索引配置的统计信息。本发明主要用于时序数据库的索引推荐。
基于深度学习自动化时序数据库索引推荐方法设备

[发明专利]时序数据库的有损压缩及解压缩方法、系统、存储介质、设备-CN202210326314.5有效
发明人：王宏志;刘星彤;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：时序数据库的有损压缩及解压缩方法、系统、存储介质、设备，属于数据压缩技术领域。为了解决目前的压缩算法的ΔE选取可能难以适应整个时段的所有数据的问题，本发明所述压缩方法，首先进行离群点检测，然后将离群点单独存储为新的一个文件，记为离群点文件；将剔除离群点后的数据存储为一个文件，记为普通文件；将离群点文件和普通文件同时分别执行有损压缩；对第i段数据压缩后，计算该段压缩误差ei以及误差比动态调整旋转门压缩算法的压缩精度参数ΔEi+1＝ΔE×A×Pi，从而实现数据压缩。解压缩的过程中，首先判别数据点是属于普通文件还是离群点文件，分别根据压缩模型进行线性插值。主要用于时序数据库的有损压缩及解压缩。
时序数据库有损压缩解压缩方法系统存储介质设备

[发明专利]时序数据库自适应有损压缩方法、系统及介质-CN202210318623.8有效
发明人：王宏志;姜楠;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：时序数据库自适应有损压缩方法、系统及介质，涉及计算机技术领域，针对现有技术中缺少提高数据压缩比的方法的问题，本申请自适应用户的压缩精度需求。用户可以确定压缩精度，通过存储数据段的基和部分偏差来确保压缩在相应的精度内。数据库的数据压缩比高，节省存储空间。有损压缩降低精度，在保持基的同时将部分偏差丢弃，降低存储空间。使用类似Huffman编码的思想进行编码，进一步提升压缩比。编码方式灵活。可以更换编码方式，Huffman编码需要整段全解压缩才能够查询，查询效率低时可以选择更换不同的编码方式来提升效率。
时序数据库自适应有损压缩方法系统介质

[发明专利]一种时序数据库自适应数据压缩方法-CN202210330862.5有效
发明人：王宏志;闫浩;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2022-03-29 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：一种时序数据库自适应数据压缩方法，涉及数据压缩领域。本发明是为了解决目前时序数据压缩方法还存在无法对时序数据的特征和模式自适应压缩以及压缩率低造成内存空间浪费的问题。本发明包括：获取时序数据中的时间戳和Field Value；获取待压缩的时间戳每个时间点的delta‑of‑delta值；根据每个时间点的delta‑of‑delta值进行压缩获得每个时间点的压缩结果；以时间戳每个时间点为间隔将Field Value分为Field Value数据段，利用时间戳时间点的delta‑of‑delta值对Field Value数据段划分，获得Field Value数据小段；将Field Value数据小段输入训练好的神经网络分类器中，获得Field Value数据小段压缩结果；将时间戳压缩结果和Field Value压缩结果存储到内存中，获得时间序列数据压缩结果。本发明用于时序数据的压缩。
一种时序数据库自适应数据压缩方法

[发明专利]一种面向时序数据库的查询时间预测方法-CN202111662253.1有效
发明人：王宏志;李同欣;张凯欣;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：一种面向时序数据库的查询时间预测方法，涉及计算机技术领域，针对现有技术中查询时间预测速度慢的问题，包括：步骤一：读取时序数据；步骤二：将时序数据写入CnosDB，CnosDB使用CnoSQL查询语句对时序数据进行查询检索，并记录查询时间；步骤三：将查询语句编码为向量化数据；步骤四：对向量化数据提取数据分布特征；步骤五：使用PCA对数据分布特征进行降维；步骤六：利用向量化数据和降维后的数据分布特征作为输入，查询时间作为输出，训练梯度提升回归树模型；步骤七：利用训练好的梯度提升回归树模型进行查询时间预测。本申请在预测时间上，在上述实验中本模型都能在几十毫秒内给出预测结果，具有非常可观的响应速度。
一种面向时序数据库查询时间预测方法

[发明专利]一种时序数据库的数据压缩方法及系统-CN202210373970.0有效
发明人：王宏志;闫浩;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：哈尔滨工业大学;北京诺司时空科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：一种时序数据库的数据压缩方法及系统，具体涉及一种时序数据库内的数据压缩方法及系统，本发明为解决时序数据库中压缩算法效率低的问题，利用时序数据库的压缩算法提取原始时序数据，原始时序数据包括整型数据和浮点数据；计算整型数据的delta数组；建立回归模型，设置权重因子为10，将delta数组输入回归模型内进行训练，得到训练好的回归模型；再将delta数组输入训练好的回归模型内，得到整型数据数值预测值；将整型数据数值预测值与真实值作差，得到误差结果；采用ZigZag变换对误差结果进行变换，并利用哈夫曼编码将变换后的误差结果进行保存；对浮点数据进行精度缩减，并采用异或运算进行压缩。属于计算机技术领域。
一种时序数据库数据压缩方法系统

[发明专利]时序数据库中的自适应数据压缩系统、方法及设备-CN202210372728.1在审
发明人：王宏志;闫浩;郑博;梁栋;叶天生;燕钰;丁小欧 -专利权人：北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：时序数据库中的自适应数据压缩系统、方法及设备，属于计算机技术领域。为了解决目前针对时序数据库的压缩算法存在的不能对数据进行针对性选择处理及无法同时兼顾轻量化要求的问题。本发明系统包括时序数据库插件和基于配置信息通过接口调用不同的压缩算法进行压缩的数据压缩子系统；其中，时序数据库插件为分类决策模型，分类决策模型包括特征提取单元和利用神经网络模型进行压缩算法自动选择的分类决策单元；数据压缩子系统包括将选出数据压缩算法反馈给用户并将压缩策略写入配置中心的压缩策略配置单元，以及创建新活动来执行数据压缩任务，并定期被唤醒来执行数据整理压缩任务的自适应数据压缩单元。主要用于时序数据库中数据的自适应压缩。
时序数据库中的自适应数据压缩系统方法设备

[实用新型]一种检查井结构-CN202122994065.0有效
发明人： 叶天生;方妙听;陈鹏;田剑;韩普恩;乔浩;符基伟 -专利权人：中国建筑第八工程局有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： E02D29/12 文献下载
摘要：一种检查井结构，用于解决检修人员不便于将井盖从检查井顶部挪开的技术问题，包括井体，该井体为圆筒状且其顶部开口，该井体顶部沿其周向固定一个环形的基座，该基座位于井体外侧，该基座内侧沿其周向开有环形的收纳槽；第一井盖，该第一井盖为两块且两者均为可拼接形成圆盘结构的半圆形，两块该第一井盖相对，两者均与收纳槽滑动连接且两者可滑动收纳到收纳槽内，且两块第一井盖用于滑动伸出收纳槽，每块第一井盖上均开有多个过水孔；锁定组件，该锁定组件设于基座上，该锁定组件用于将拼接后的两块第一井盖与基座相对锁定，本实用新型结构简单，主要用于施工检查井。
一种检查井结构

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