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    重庆时时彩走势坐标: 基于RBF神经网络的搜索集群优化方法及系统.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201610415351.8

    申请日:

    2016.06.14

    公开号:

    CN105956190A

    公开日:

    2016.09.21

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06F 17/30申请公布日:20160921|||实质审查的生效IPC(主分类):G06F 17/30申请日:20160614|||公开
    IPC分类号: G06F17/30; G06N3/08 主分类号: G06F17/30
    申请人: 武汉斗鱼网络科技有限公司
    发明人: 白凡
    地址: 430000 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
    优先权:
    专利代理机构: 武汉智权专利代理事务所(特殊普通合伙) 42225 代理人: 沈林华
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610415351.8

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.08.14|||2016.10.19|||2016.09.21

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种基于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。

    权利要求书

    1.一种基于RBF神经网络的搜索集群优化方法,其特征在于,
    包括以下步骤:
    S1、以数据节点的索引数量、搜索反馈、搜索CPU消耗、搜索
    响应时长、节点负载压力数据作为训练样本集,进行RBF神经网络
    训练,匹配最优的管理节点,得到失效的数据节点,向合适的管理
    节点发送申请加入簇群的请求;
    S2、判断管理节点在规定时长内是否有响应,若该管理节点在
    规定时长内无响应,则返回步骤S1,对失效的数据节点重新进行
    RBF神经网络训练;若该管理节点在规定时长内有响应,则转到步
    骤S3;
    S3、管理节点对当前簇群的数据节点数量进行分析,判断簇群的
    数据节点数量是否达到上限,若达到上限,则返回步骤S1,对失效
    的数据节点重新进行RBF神经网络训练;若未达到上限,则转到步
    骤S4;
    S4、管理节点向申请加入的数据节点回复请求,与该数据节点
    建立连接,并通知整个搜索集群。
    2.如权利要求1所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化方
    法,其特征在于:步骤S1中进行RBF神经网络训练的过程中,基于
    RBF神经网络进行搜索集群,选择若干个径向基函数,每个径向基
    函数对应一个训练数据。
    3.如权利要求2所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化方
    法,其特征在于:所述径向基函数的插值函数的公式如下:

    其中,X是输入,输入的次数是m,m为正整数;P是径向基函
    数的数量,P为正整数,且P>m;输入X是个m维的向量,样本容
    量为P;Xp是第P次输入,是第P个径向基函数,Xp是径向基函
    数的中心;ωP是第P个权值向量,(||X-Xp||)表示差向量的模;y是
    输出的训练结果。
    4.如权利要求3所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化方
    法,其特征在于:步骤S1中进行RBF神经网络训练的过程中,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。
    5.如权利要求4所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化方
    法,其特征在于:当某个管理节点失效,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,簇群节点上限数为自定义。
    6.一种基于RBF神经网络的搜索集群优化系统,其特征在于,
    该系统包括数据节点、管理节点和RBF神经网络训练单元,其中:
    所述RBF神经网络训练单元以数据节点的索引数量、搜索反馈、
    搜索CPU消耗、搜索响应时长、节点负载压力数据作为训练样本集,
    进行RBF神经网络训练,匹配最优的管理节点,得到失效的数据节
    点,向合适的管理节点发送申请加入簇群的请求;
    判断管理节点在规定时长内是否有响应,若该管理节点在规定
    时长内无响应,所述RBF神经网络训练单元对失效的数据节点重新
    进行RBF神经网络训练;若该管理节点在规定时长内有响应,管理
    节点对当前簇群的数据节点数量进行分析,判断簇群的数据节点数量
    是否达到上限,若达到上限,所述RBF神经网络训练单元对失效的
    数据节点重新进行RBF神经网络训练;若未达到上限,管理节点向
    申请加入的数据节点回复请求,与该数据节点建立连接,并通知整
    个搜索集群。
    7.如权利要求6所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化系
    统,其特征在于:所述RBF神经网络训练单元进行RBF神经网络训
    练的过程中,基于RBF神经网络进行搜索集群,选择若干个径向基
    函数,每个径向基函数对应一个训练数据。
    8.如权利要求7所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化系
    统,其特征在于:所述径向基函数的插值函数的公式如下:

    其中,X是输入,输入的次数是m,m为正整数;P是径向基函
    数的数量,P为正整数,且P>m;输入X是个m维的向量,样本容
    量为P;Xp是第P次输入,是第P个径向基函数,Xp是径向基函
    数的中心;ωP是第P个权值向量,(||X-Xp||)表示差向量的模;y是
    输出的训练结果。
    9.如权利要求8所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化系
    统,其特征在于:所述RBF神经网络训练单元进行RBF神经网络训
    练的过程中,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。
    10.如权利要求9所述的基于RBF神经网络的搜索集群优化系
    统,其特征在于: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,簇群节点上限数为自定义。

    关 键 词:
    基于 RBF 神经网络 搜索 集群 优化 方法 系统
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