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[发明专利]基于重复序列模式挖掘的用户购买行为分析方法及装置-CN202310987510.1在审
发明人：耿萌;武优西;刘靖宇;董志红;张雅杰;李艳 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明为基于重复序列模式挖掘的用户购买行为分析方法及装置，包括以下步骤：输入一段时间内客户购买行为序列数据库D，商家定义最小支持度阈值minsup；扫描数据库，构建各项的倒排索引表II‑List，记录每件商品的销售记录情况；通过项集内部模式连接策略，递归循环j长度的具有自适应间隙的频繁重复模式两两连接生成j+1长度候选模式，直至不能产生新的候选模式为止，获得所有不同长度的1项集NFPs；通过项集外部模式连接策略，递归循环r项集大小的NFP两两连接生成r+1项集大小候选模式，直至不能产生新的候选模式为止，获得所有项集大小的NFPs。不仅考虑了商品是否被购买，而且计算了商品的实际购买次数，从而更加全面和准确的对用户购买行为进行分析。
基于重复序列模式挖掘用户购买行为分析方法装置

[发明专利]一种基于水平编码的双盘循环校验方法-CN202010655155.4有效
发明人：刘靖宇;朱希康;杨光;李浩鹏;李萧言;牛秋霞;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F11/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于水平编码的双盘循环校验方法，该方法是水平编码的布局由N个磁盘组成，有N‑2个数据盘和2个校验盘；对所有磁盘进行条带化，位于同一行的数据块和校验块构成一个条带，共形成m个条带。在存储系统中构建一个映射表，映射表中相应的值表示相同偏移的条带中校验值所在位置；对映射表中的所有标记设置相同的初始值，该初始值代表当前校验值存放在第二个校验盘中；在写请求到来时，按照数据块的大小将写请求数据分割为若干份，以条带为单位进行数据写操作，生成校验值并存入相应的校验盘；每存入一次新校验值后，都要对映射表中当前条带对应的标记取反，更新标记；所有条带写满后，对所有最终校验值进行归并。
一种基于水平编码循环校验方法

[发明专利]基于频度的存储和差异化管理方法-CN202211285954.2在审
发明人：刘靖宇;范小芹;史巧硕;李娟;朱怀忠;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明为基于频度的存储和差异化管理方法，该方法以键值对的频度值为基础，将键值对归类为高频度键值对、中频度键值对以及低频度键值对，设计一种基于频度的新键值格式，以便对不同频度的数据存储选择不同的键值格式，同时提出了根据键值对类型实行差异化管理。可以大大减少日志结构合并树LSM‑tree中的数据量，进一步减轻写放大问题，从而提高读写性能。可以对高频度键值对达到快速读写访问的效果，将中频度键值对的值和键地址以及整个低频度键值对存放在值日志ValueLog中，因为范围查询需要随机读，故从值日志Value Log中预取值可以提高范围查询性能。
基于频度存储异化管理方法

[发明专利]无重叠条件的负序列模式挖掘方法-CN202210412724.1在审
发明人： 武优西;邢欢;王月华;陈明婕;王珠林;赵晓倩 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：本发明为无重叠条件的负序列模式挖掘方法，该挖掘方法利用模式增长缩减负候选模式搜索空间，利用网树计算无重叠条件的带间隙约束的负候选序列模式的支持度，并采用深度优先和回溯策略减少时间复杂度和空间复杂度；负序列模式需要满足两个条件：一，不允许存在连续的负元素；二，开头和结尾的元素不能是负元素。该方法实现了无重叠条件的对负序列模式进行挖掘，通过有效的剪枝策略既克服了负序列候选模式支持度计算复杂度高的问题，又克服了负序列候选模式的搜索空间过大的问题，并且保证了算法的完备性。
重叠条件序列模式挖掘方法

[发明专利]基于双层链的隐私数据保护和授权框架-CN202210756058.3在审
发明人：刘靖宇;曹兴旺;颜钰莹;范小芹;李娟;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明为基于双层链的隐私数据保护和授权框架，该框架采用双层链的结构，分别是验证链和授权链，验证链负责验证数据的真实性和有效性，同时生成数据拥有证明；授权链负责存储用户的授权记录，每个用户都有自己的数据账户，用户只能对自己的数据进行授权；验证链中的节点在授权链相当于“特权”节点，能给用户的数据账户添加数据；将数据的验证存储和授权分开进行。对于隐私数据保护采用双链结构，可以在不透露用户具体数据的情况下让服务商提供服务。同时提出了基于受益证明的共识算法(PoB)使目前的共识机制适应该框架。
基于双层隐私数据保护授权框架

[发明专利]基于页面替换代价的固态硬盘缓冲区管理方法-CN202210695096.2在审
发明人：刘靖宇;颜钰莹;曹兴旺;范小芹;李娟;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明为基于页面替换代价的固态硬盘缓冲区管理方法，将固态硬盘的缓冲区划分为工作区域和受害者区域，工作区域维护干净页面链表和混合页面链表，受害者区域维护受害者页面链表；干净页面链表用于存放未经修改的干净页面，混合页面链表用于存放被修改过的脏页面，受害者页面链表用于存放等待再次被访问或驱逐出缓冲区的受害者候选页面。为了提高缓冲区的命中率，分别计算页面的迁移代价和替换代价，并选择替换代价小的页面进行驱逐，避免了现有的缓冲区管理方法总是优先替换干净页面，导致干净页面刚刚进入缓冲区就被作为受害者页面驱逐出缓冲区的情况，将经常被访问的页面保留在缓冲区中，同时减少了脏闪存页的写回操作次数，提高了固态硬盘的整体性能。
基于页面替换代价固态硬盘缓冲区管理方法

[发明专利]近似保序序列模式挖掘方法-CN202210295950.6在审
发明人： 武优西;刘锦;耿萌;孟玉飞;王珍;杨鸿茜;杨仕琦 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为近似保序序列模式挖掘方法，当前的保序序列模式挖掘只挖掘时间序列中满足支持度阈值的相对顺序完全相同(最精确)的子序列，但只挖掘最精确的保序模式往往会遗漏一些重要信息。本发明挖掘方法，既能挖掘最精确的保序模式，也能根据输入参数值的不同挖掘出近似程度不同的保序模式。可以挖掘出更多有意义的保序模式，适应更多的应用领域，更好地帮助人们进行分析和预测。在候选模式生成方面，本方法采用了基于前后缀拼接的模式融合策略，减少了无意义候选模式的数量。在模式支持度计算方面，本方法在频繁模式出现位置的左右获取候选序列，避免了重复扫描数据库，大大减少了模式匹配次数，挖掘性能有了显著提升。
近似序列模式挖掘方法

[发明专利]GPyramid-Code布局及该布局单盘故障的数据恢复与存储方法-CN202110494918.6有效
发明人：刘靖宇;朱希康;李浩鹏;李萧言;牛秋霞;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种GPyramid‑Code布局及该布局单盘故障的数据恢复方法与恢复数据的存储方法。采用GPyramid‑Code编码，该编码通过构建公共数据块的方法，不仅能减少在数据恢复期间从有效磁盘中读取数据块的数量，而且摒弃了传统热备盘存储恢复数据，利用最大跨度存储路径算法寻找一条存储路径，根据该路径将恢复的数据存储到垃圾块中，提高对恢复数据的存储效率。该数据恢复方法，由于降低了参与恢复的数据块的数量，进而提高了存储系统的可靠性。该存储方法利用最大跨度存储路径算法可以选择尽可能多的磁盘来存储恢复数据，减少排队等待延迟，提高恢复数据存储的并行性。
gpyramid code 布局故障数据恢复存储方法

[发明专利]一种基于N-Code的RAID6磁盘阵列扩容方法及数据填充方法-CN202110288850.6有效
发明人：刘靖宇;李萧言;牛秋霞;李浩鹏;颜钰莹;曹兴旺;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于N‑Code的RAID6磁盘阵列扩容方法及数据填充方法。该扩容方法包括：在磁盘阵列中添加新磁盘、调整编码阵列。经过所述扩容方法扩容后的磁盘阵列的数据填充方法：若新数据写入到未经过扩容的编码阵列，则按照N‑Code编码的规则并行写入到各磁盘的空白块中，否则新数据按照空对角校验链或空校验链写入；更新校验值时只更新写入数据校验链直接涉及的校验值，提供数据保护的同时保持了N‑Code原有的并行度；待系统空闲时，将新数据所属的另一条校验链中的校验值更新，恢复为完整的RAID6系统。本发明根据扩容阈值动态选择逻辑条带拼接方法，并提出一种适用于中心对称布局N‑Code的RAID6编码条带拼接方法，最大限度提高扩容效率。
一种基于 code raid6 磁盘阵列扩容方法数据填充

[发明专利]保序序列规则挖掘方法-CN202210294476.5在审
发明人： 武优西;赵晓倩;李艳;马鹏飞;耿萌;谢婷萱;杨克帅 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为保序序列规则挖掘方法，该挖掘方法包括以下内容：获得对应时间序列的所有频繁保序序列模式，构成频繁保序序列模式集合，设定最小置信度阈值minconf，计算频繁保序序列模式y的前缀子模式x，若前缀子模式的相对顺序为频繁保序序列模式，则得到保序序列规则x＝y，迭代上述过程，得到所有的保序序列规则；根据conf(x＝y)＝sup(y)/sup(x)计算x＝y的置信度，最终将置信度≥设定的最小置信度阈值minconf的保序序列规则加入到规则集合R中，小于minconf的保序序列规则称为强保序序列规则，挖掘所有的强保序序列规则称为保序序列规则挖掘。本发明实现了高效的频繁保序序列模式挖掘，之后在对频繁保序序列模式进行保序序列规则挖掘，寻找模式之间隐含的关系。
序列规则挖掘方法

[发明专利]一次性条件的负序列模式挖掘方法-CN202210401337.8在审
发明人： 武优西;陈明婕;王月华;王珠林;赵晓倩;孟玉飞 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明为一次性条件的负序列模式挖掘方法，包括第一步、读入序列数据库、最小支持度阈值及间隙约束；第二步、生成模式长度为1的频繁正序列模式集F1；第三步、生成模式长度为i+1的正序列候选模式并计算支持度，将满足条件的正序列候选模式加入到频繁正序列模式集Fi+1；第四步、将序列数据库中的各个字符作为负元素依次插入到频繁正序列模式集Fi+1的各个频繁正序列模式中，得到负序列候选模式并计算支持度，将满足条件的负序列候选模式加入到频繁负序列模式集；重复第三步和第四步，直到没有新的正序列候选模式生成，挖掘结束，输出所有一次性条件的负序列模式。该方法克服了现有的负序列模式挖掘忽略间隙约束和重复性的问题。
一次性条件序列模式挖掘方法

[发明专利]一种RAID6编码及基于该编码的数据恢复方法-CN202110240251.7有效
发明人：刘靖宇;牛秋霞;李萧言;李浩鹏;武优西;李娟 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F11/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种RAID6编码及基于该编码的数据恢复方法。该编码是LM编码；所述LM编码包括LM编码的结构、元素分布和校验元素生成方式。该方法能够实现任意形式的单盘故障、特定形式的双盘故障以及某些形式的三盘至多盘故障的重构。本LM编码重构时读开销较少，运算时间较少，恢复时间少，重构性能稳定，重构效率高。本LM编码的容错能力较强，可容多种形式的多盘故障，能够根据不同的故障情况采取不同的重构方法快速恢复故障磁盘。
一种 raid6 编码基于数据恢复方法

[发明专利]一种基于CAD快速持久化的方法-CN202110301348.4有效
发明人：刘靖宇;李浩鹏;李娟;李萧言;牛秋霞;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F16/182 文献下载
摘要：本发明为一种基于CAD快速持久化的方法，该方法包括以下步骤：(1)确定分布式系统集群中的总节点个数N，令F＝(N‑1)/2，设置纠删码的数量为k，同时设置选择参数x的值；(2)判断集群中Leader节点最近收到的应答节点数是否大于等于F，如果大于等于F执行步骤(3)；(3)判断集群中Leader节点最近收到的应答节点数是否大于等于F+k；如果Leader节点最近收到的应答节点数大于等于F+k，则按照F‑CAD一致性协议进行复制，直至F+1+x个节点持久化写入全量数据，提交该日志条目，执行下一轮复制；若Leader节点近期收到的应答节点数小于F+k，则按照CAD协议对系统进行一致性复制，直至全量数据持久化写入至少F+1+0个节点，提交该日志条目，执行下一轮复制。该方法能够降低单点故障的概率。
一种基于 cad 快速持久方法

[发明专利]基于三支决策的神经网络拓扑结构优化方法-CN202011506747.6有效
发明人：成淑慧;武优西;邢欢;马鹏飞;孟玉飞;杨克帅;王珍 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于三支决策的神经网络拓扑结构优化方法，针对经验公式法确定神经网络的隐藏层结点数目，缺乏一定的理论支撑且算法的准确率不高而提出。这是首次将三支决策理论应用到确定神经网络的隐藏层结点数目的问题。首先，初始化一个隐藏层结点，利用Focal loss损失函数和Adam算法实现神经网络的学习过程；然后，针对神经网络训练阶段的错分样本，使用三支决策理论，在最小决策风险损失的情况下，将其划分至不同的域，并采取相应的策略；最后，当边界域不为空集时，依次增加神经网络的隐藏层结点数目，直至边界域是空集时，停止模型的增长，从而确定神经网络的拓扑结构，同时提高了神经网络的预测精确度。
基于决策神经网络拓扑结构优化方法

[发明专利]基于分箱置信度筛选深度森林的机器学习分类方法-CN202010738627.2有效
发明人： 武优西;马鹏飞;崔文峰;成淑惠;赵晓倩;户倩;耿萌 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及基于分箱置信度筛选深度森林的机器学习分类方法，针对于现有技术中基于深度置信森林对数据分类效果不佳，精确度不高而提出。这是首次将分箱法应用到深度置信筛选森林的门阈值确定之中。首先确定级联森林的一层，之后依靠实例在这一层的预测类别向量计算置信度，然后按照置信度进行排序并将排好序的实例按照顺序放入箱中，最后根据需求的准确率确定需求的箱子，并且输出箱子中最后一个实例的置信度为此层置信度筛选的门阈值，提高了深度置信筛选森林对于实例分类的预测精度。
基于置信筛选深度森林机器学习分类方法

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