同济大学苑克花获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种多粒度异构QoS集成预测方法、装置及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121524605B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610042301.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种多粒度异构QoS集成预测方法、装置及介质是由苑克花;苗夺谦设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多粒度异构QoS集成预测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多粒度异构QoS集成预测方法、装置及介质，其中方法包括以下步骤：获取异构QoS时序数据，并进行时域特征挖掘和频域特征挖掘，得到联合特征；对联合特征进行粒化映射，得到多粒度特征集合；基于多粒度特征集合进行聚类；基于聚类结果，利用集成学习模型输出QoS集成预测结果，其中，集成学习模型中各基学习器的权重的分配基于各粒度层对整体预测的贡献度确定。与现有技术相比，本发明具有能够有效提高异构QoS预测性能，从而进一步提高系统资源分配效率等优点。
本发明授权一种多粒度异构QoS集成预测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种多粒度异构QoS集成预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取异构QoS时序数据，并进行时域特征挖掘和频域特征挖掘，得到联合特征； 对所述联合特征进行粒化映射，得到多粒度特征集合； 基于所述多粒度特征集合进行聚类； 基于聚类结果，利用集成学习模型输出QoS集成预测结果，其中，集成学习模型中各基学习器的权重的分配基于各粒度层对整体预测的贡献度确定； 对所述联合特征进行粒化映射，得到多粒度特征集合表示为：，其中，为时序数据对应的联合特征，粒化函数，为粒化函数个数，表示不同粒度下的抽象映射，用于捕获时序特征的局部细节与整体趋势，以有效表征时序特征的不确定性； 所述集成学习模型通过在每个粒层上训练独立的基学习器，并结合各层的重要性权重，实现对时序数据的全局预测能力提升，其中，引入熵权法对各基学习器设置权重，使得权重的分配反映各粒度层对整体预测的贡献度，有表示第i个服务的类簇集合，则集成预测值定义如下： ， 其中，表示第i个服务下第个粒度层的类簇，表示基于熵权法计算的第个粒度层学习器的权重，满足，是第个粒度下的基学习器输出。
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