“归并算法”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果328092个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]日志流的处理方法、系统、终端设备及存储介质-CN202210107558.4在审
发明人：胡德志;郝永哲 -专利权人：深圳融安网络科技有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：该方法包括：监测日志流的流量速率；基于所述流量速率、速率判决阈值，确定所述日志流对应的归并算法，其中，所述归并算法包括一档归并算法、二档归并算法；通过所述日志流对应的归并算法对所述日志流的日志进行归并。
日志处理方法系统终端设备存储介质

[发明专利]日志归并方法、装置、介质和设备-CN202010962291.8在审
发明人：许勇刚;陈刚;周晓明;李祉岐;王利斌;刘晓蕾;杨阳;宋洁;尹琴 -专利权人：国网思极网安科技（北京）有限公司;国网辽宁省电力有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： H04L29/12 文献下载
摘要：本发明示例性实施例主要提供一种日志归并方法，包括：确定请求日志的固化特征；基于所述固化特征，通过预设的日志归并策略对待归并的日志数据进行归并；所述的日志归并策略包括：通过预设的日志归并算法，大日志归并窗口对所述待归并的日志数据进行归并；输出归并后的日志数据。本发明将日志数据的特征固定为若干个固化特征，并通过窗口化的日志归并策略对待归并的日志数据进行归并操作，达到了减少DNS日志量、抑制DNS日志风暴、提高DNS日志分析效率及降低DNS日志存储成本的效果。
日志归并方法装置介质设备

[发明专利]一种LZ77压缩算法的匹配长度输出方法及装置-CN201611074812.6有效
发明人：李龙 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种硬件实现LZ77压缩算法的匹配长度输出方法及装置，并行度为N，包括按预设规则将获取的N个匹配长度信息进行两两分组得到M组；每组均依据该组的匹配长度信息中的两个起始位置和匹配起始位置判断该组中的两个匹配长度是否能归并，如果是，归并两个匹配长度得到归并后的匹配长度，当两个匹配长度相等时，将归并后的匹配长度代替起始位置较小的匹配长度；不等时，将归并后的匹配长度代替两个匹配长度中较大者；否则，不归并；当M组都不能归并时从N个匹配长度中选出最大的作为该算法最终输出的匹配长度；否则，从各个归并后的匹配长度中选出最大的作为该算法最终输出的匹配长度。
一种 lz77 压缩算法匹配长度输出方法装置

[发明专利]一种基于命名实体和AP聚类的事件归并方法-CN202110015195.7在审
发明人：张奥多;张良均;王宏刚;施兴;林碧娴;刘名军;张敏;赵云龙;莫济成;周东平 -专利权人：广东泰迪智能科技股份有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明属于事件归并领域，尤其是一种基于命名实体和AP聚类的事件归并方法，针对现有的仅依靠无监督的聚类算法存在一定的归并误差的问题，现提出如下方案，其包括以下步骤：生成待归并文本的语义向量；对语义向量采用AP聚类获得初始事件簇；根据语义向量提取待归并文本的命名实体；根据命名实体构建清洗规则集对初始事件簇进行清洗获得事件归并结果。本发明充分考虑了事件个数未知的前提，采用无需预先设定聚类数的AP聚类算法，并将文本转化为语义向量使数值向量涵盖文本语义信息，以此作为聚类算法的输入，以提升聚类精度；遵循描述同一事件的文本所含命名实体一致的原则，构建清洗规则集对初始聚类结果进行清洗优化，有效提升事件归并效果。
一种基于命名实体 ap 事件归并方法

[发明专利]一种使用归并连接实现优美哈希连接的方法-CN201110375112.1无效
发明人：汪龙重;宋鑫;陈福荣 -专利权人：上海达梦数据库有限公司
申请日： 2011-11-22 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开一种在数据库中使用的哈希连接(HASH JOIN)算法，算法采用的方法是通过使用归并连接来实现优美哈希连接(GRACE HASH JOIN)。该方法巧妙地利用哈希表的槽号当作排序的键值，节省归并连接所需要的部分排序时间，结合哈希思想与归并排序思想两者的优点。当哈希连接的数据量过大、内存不足以处理时，通过把哈希连接转化成归并连接(MERGE JOIN)来进行处理，可以有效地解决大数据量情况下使用哈希算法的低效率问题。
一种使用归并连接实现优美方法

[发明专利]基于优化归并排序的模块化多电平换流器电容均压方法-CN201610311275.6有效
发明人：苟锐锋;涂小刚;田鸿昌;赵方舟;肖国春 -专利权人：中国西电电气股份有限公司;西安交通大学
申请日： 2016-05-11 - 公布日： 2017-12-26 - 主分类号： H02M7/219 文献下载
摘要：本发明提供一种基于优化归并排序的模块化多电平换流器电容均压方法，利用模块化多电平换流器调制技术，通过分析理想情况下最近电平调制的电容电压规律，优化归并排序算法，优化后的归并排序时间复杂度进一步降低，实际排序的执行时间减至最小此外，结合直接插入排序方法，提供了非理想情况的修正优化归并算法，修正优化算法能够保证排序的正确性，均压效果好，且额外时间开销较小。
基于优化归并排序模块化电平换流电容方法

[发明专利]一种归并排序结构-CN201310106487.7无效
发明人：柴志雷 -专利权人：江苏复芯物联网科技有限公司
申请日： 2013-03-29 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明涉及排序算法领域，具体为一种归并排序结构，其利用FPGA结构实现归并排序的操作，实现资源和效率的最大化，能够完全满足对于高清实时图片的特征点排序的要求，且时间复杂度优于基于PC操作的归并排序，其包括归并组件，所述归并组件包括存储的队列，所述队列连接比较器和辅助控制器，所述辅助控制器上设置有计数所述队列出队或入队操作的计数器。
一种归并排序结构

[发明专利]一种基于硬件排序MapReduce的数据处理方法-CN201710238164.1在审
发明人：计晓斐;李建波;刘亮 -专利权人：青岛蓝云信息技术有限公司
申请日： 2017-04-13 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06F7/36 文献下载
摘要：该方法包括将基于CPU的快速排序替换为基于GPU的快速排序；将基于CPU的归并排序替换为基于GPU的归并排序；将基于CPU的堆排序均替换为基于GPU的归并排序。用基于GPU的排序算法替代基于CPU的排序算法，充分利用GPU的强大计算能力，提高中间数据处理速度，进而提升MapReduce性能，该方法尤其适用于大数据领域。
一种基于硬件排序 mapreduce 数据处理方法

[发明专利]基于k-means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质-CN202010854751.5在审
发明人：龙军;钟思伟;刘丽敏;齐倩倩 -专利权人：中南大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于k‑means聚类算法的卫星任务归并方法、装置及存储介质，其首先进行任务结果归并模拟，包括将各个卫星计算节点按照时间窗大小进行降维，然后按照时间窗的大小进行聚类，根据当前时间点各卫星计算节点间的可见性进行向上归并，随机选取时间间隔不断进行聚类和向上归并直至收敛，最终归并到若干归并卫星计算节点上。然后控制各卫星计算节点在对应模拟过程中进行向上归并的时间点上建立对应的连接，进行任务结果传输，最后主星与若干归并卫星计算节点建立连接，收取任务结果。该方案对所有任务结果进行合理中间归并，能在该多约束的条件下快速高效的将结果收取聚合，减少最终单星聚合的计算压力，最终得到准确高效的原计算任务结果。
基于 means 算法卫星任务归并方法装置存储介质

[发明专利]一种基于半监督学习的数字化信息归并分类算法-CN202310822787.9在审
发明人：詹广生;王楚越;宗烜逸;赵婧雯;程实;何金凤 -专利权人：南通大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明提供一种基于半监督学习的数字化信息归并分类算法，检测原始数字化信息中的概念漂移数据，滤除噪声数据，降低对后续分类结果精度的影响；利用半监督学习训练K均值聚类算法，利用训练后算法训练数据块，构建基础分类器，通过对目标函数求解获得最优聚类中心；构建基于SDClass算法的归并分类器，计算每个数据块类标签的估计值，以及估计值与簇中心间距离，找出最近的簇，将对应的数据块划分到该簇中，实现数字化信息的归并分类。
一种基于监督学习数字化信息归并分类算法

[发明专利]基于GPU排序的MapReduce优化方法-CN201710026869.7有效
发明人：李鹏飞;丁有伟;孙杰 -专利权人：天泽信息产业股份有限公司
申请日： 2017-01-15 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：Merge过程，Reduce阶段包含Merge过程，其中，在Map阶段的Spill过程中采用基于GPU的快速排序流程，在Map阶段的Merge过程中和Reduce阶段的Merge过程中采用基于GPU的归并排序流程通过以基于GPU的快速排序和归并排序算法替代传统的基于CPU的快速排序、归并排序和堆排序算法，提高中间数据处理速度，进而提升MapReduce的性能。
基于 gpu 排序 mapreduce 优化方法

[发明专利]一种数据处理方法、装置和用于数据处理的装置-CN202110015252.1在审
发明人：何昊青;郝天一;陈智隆;何旭 -专利权人：华控清交信息科技（北京）有限公司
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：其中的方法包括：对第一子序列和第二子序列分别调用奇偶归并排序算法进行排序，得到第一排序结果和第二排序结果；对第一排序结果和第二排序结果在奇数位上调用奇偶归并算法进行归并，得到第一有序序列，以及对第一排序结果和第二排序结果在偶数位上调用奇偶归并算法进行归并
一种数据处理方法装置用于

[发明专利]用于在井存在的情况下分割并行储层仿真的方法-CN201280024130.8在审
发明人： S·马利亚索夫 -专利权人：埃克森美孚上游研究公司
申请日： 2012-01-31 - 公布日： 2014-02-05 - 主分类号： G06F7/00 文献下载
摘要：指定不应由分割算法切割的边缘。由指定边缘连接的节点归并成超节点。用连接非归并节点与超节点的第二边缘替代连接归并节点和非归并节点的第一边缘。连接性图与超节点和替代边缘一起用来分割网格。归并到超节点的节点在分割期间维持在单个子域中。
用于存在情况分割并行仿真方法

[发明专利]一种面向网络异常数据流的分类检测方法-CN201610370689.6有效
发明人：柳毅;杨融泽;凌捷 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2016-05-27 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向异常数据流层次聚类挖掘算法，这种算法能够很好的适应多源异构环境下的异常流。挖掘算法主要包括两个部分，约束归并和层次聚类。算法将数据流进行嵌套层次聚类的同时进行约束归并，约束归并主要将聚类的数据流进行必连和不连约束并将约束进行闭包操作，防止类别间的过早聚类所产生分析误差。实验表明，该算法在挖掘异常数据流中相比其他分类检测算法具有较高的精确度。
一种面向网络异常数据流分类检测方法

[发明专利]一种基于归并排序算法实现可变规模数量的数据排序系统-CN202210556207.1在审
发明人：张多利;葛虎;孙贺云;聂言硕;宋宇鲲;倪伟 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于归并排序算法实现可变规模数量的数据排序系统，该数据排序系统用于对外部存储模块中的原始数据进行归并排序，系统中的加速模块用于采用数据比较的方式，将获取到的原始数据进行分组排序，记作有序子序列数据；数据输出模块用于将有序子序列数据输出至外部存储模块；归并模块用于获取外部存储模块中的有序子序列数据，并采用循环的方式，对获取到的有序子序列数据进行归并运算，将归并后的数据记作归并排序数据；数据输出模块还用于将归并排序数据输出至外部存储模块
一种基于归并排序算法实现可变规模数量数据系统

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条