摘要
本发明提供了一种面向电网业务的多维微服务拆分方法及系统,涉及电网信息技术领域。本发明从多维数据的角度出发,引入了业务、功能和压力三个维度,对电网业务单体程序中各业务模块进行全面分析。本发明设计了多通道图神经网络来对多属性图进行处理以实现拆分,其中在图卷积编码部引入了可训练权重来提升图卷积特征提取质量、在特征融合部使用了门控机制和跨通道残差连接相结合的方式以得到高质量的综合特征表示、在节点聚类部引入了可训练权重来提升聚类效果。相较于传统仅依赖功能分析的方法,本发明能够更加准确地识别模块之间的内在联系和潜在依赖,提高拆分精度和合理性,避免人工经验带来的误差。
技术关键词
面向电网业务
拆分方法
卷积解码器
卷积编码器
门控神经网络
多通道
拆分系统
节点
电网信息技术
单体
重构
表达式
模块
卷积特征提取
矩阵
非线性
计算机程序产品
聚类
系统为您推荐了相关专利信息
多任务学习方法
参数
双线性插值算法
状态空间模型
多尺度特征
癌症风险评估
去噪卷积
迁移学习技术
卷积编码器
神经网络模型
全局特征融合
图像分割方法
注意力
捕获特征
网络
异常检测方法
门控神经网络
节点特征
溯源信息
长短期记忆网络