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1. (WO2017215339) PROCÉDÉ ET SYSTÈME D’OPTIMISATION DE GROUPE DE RECHERCHE BASÉS SUR UN RÉSEAU NEURONAL À FONCTIONS DE BASE RADIALES
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N° de publication : WO/2017/215339 N° de la demande internationale : PCT/CN2017/080780
Date de publication : 21.12.2017 Date de dépôt international : 17.04.2017
CIB :
G06F 17/30 (2006.01) ,G06N 3/08 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30
Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08
Méthodes d'apprentissage
Déposants :
武汉斗鱼网络科技有限公司 WUHAN DOUYU NETWORK TECHNOLOGY CO., LTD. [CN/CN]; 中国湖北省武汉市 东湖开发区软件园东路1号软件产业4.1期B1栋11楼 11/F, Block B1, 4.1 Phase of The Software Industry, Software Park East Road No.1 Donghu Development Zone Wuhan, Hubei 430000, CN
Inventeurs :
白凡 BAI, Fan; CN
Mandataire :
武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) WUHAN ZHI QUAN PATENT AGENCY; 中国湖北省武汉市 东湖新技术开发区珞瑜路727号星光无限4栋21层2103室 Room 2103 21th Floor, Building No.4, Xingguangwuxian No.727 Luoyu Road, Donghu New Technology District Wuhan, Hubei 430000, CN
Données relatives à la priorité :
201610415351.814.06.2016CN
Titre (EN) SEARCH CLUSTER OPTIMISATION METHOD AND SYSTEM BASED ON RBF NEURAL NETWORK
(FR) PROCÉDÉ ET SYSTÈME D’OPTIMISATION DE GROUPE DE RECHERCHE BASÉS SUR UN RÉSEAU NEURONAL À FONCTIONS DE BASE RADIALES
(ZH) 基于RBF神经网络的搜索集群优化方法及系统
Abrégé :
(EN) A search cluster optimisation method and system based on an RBF neural network, relating to the field of big data searches. The system comprises a data node, a management node and an RBF neural network training unit. The RBF neural network training unit carries out a cluster search based on an RBF neural network, regularly performs training and calculation by taking data, such as the number of indexes of the data node, search feedback, CPU search consumption, a search response duration and a node load pressure, as an input vector set, sets a self-defined error range, the number of iterations and a weight value, and performs training to obtain a cluster and a management node most suitable therefor. When a certain management node fails, a system automatically takes out training result data of a failed data node under a cluster of the management node, and finds a management node suitable for the failed node, establishes a connection request procedure between the failed data node and the management node, and automatically applies to join in the cluster.
(FR) L'invention concerne un procédé et un système d'optimisation de groupe de recherche basés sur un réseau neuronal à fonctions de base radiales (RBF), se rapportant au domaine des recherches de mégadonnées. Le système comprend un noeud de données, un nœud de gestion et une unité d'apprentissage de réseau neuronal RBF. L'unité d'apprentissage de réseau neuronal RBF réalise une recherche de groupe sur la base d'un réseau neuronal RBF, effectue régulièrement un apprentissage et un calcul en prenant des données, telles que le nombre d'indices du nœud de données, la rétroaction de recherche, la consommation de recherche d'unité centrale de traitement (CPU), une durée de réponse de recherche et une pression de charge de nœud, comme ensemble de vecteurs d'entrée, définit une plage d'erreur auto-définie, le nombre d'itérations et une valeur de pondération, et effectue un apprentissage en vue d'obtenir un groupe et un nœud de gestion le plus approprié à cet effet. Lorsqu'un certain nœud de gestion échoue, un système retire automatiquement des données de résultat d'apprentissage d'un nœud de données ayant échoué sous un groupe du nœud de gestion, et trouve un nœud de gestion approprié pour le nœud ayant échoué, établit une procédure de requête de connexion entre le nœud de données ayant échoué et le nœud de gestion, et demande automatiquement de rejoindre le groupe.
(ZH) 一种基于RBF神经网络的搜索集群优化方法及系统,涉及大数据搜索领域。该系统包括数据节点、管理节点和RBF神经网络训练单元,RBF神经网络训练单元基于RBF神经网络进行搜索集群,将数据节点的索引数量、搜索反馈、搜索CPU消耗、搜索响应时长、节点负载压力等数据,作为输入向量集,定时进行训练与计算,设置自定义误差范围、迭代次数及权值,训练得到最适合自己的簇群及管理节点。当某个管理节点失效,系统自动取出其簇群下失效数据节点的训练结果数据,并找到适合该失效节点的管理节点,在失效数据节点与管理节点之间建立连接请求流程,自动申请加入簇群。
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Office européen des brevets (OEB (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)