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公开(公告)号：CN106657106B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201611256846.7
申请日：2016-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时态描述逻辑ALC‑μ的语义物联网服务验证方法和系统，方法包括：根据构建包含语义物联网服务的背景知识库K；构建待验证的语义物联网服务性质的公式；建模得到状态转移系统模型M；将待验证的语义物联网服务中的原子服务的语义进行断言；根据断言集合对在设定状态S下的状态转移系统模型M性质的正确性进行验证。发明将描述逻辑ALC的推理机制与μ演算模型检测算法结合起来，给出相应的时态描述逻辑ALC‑μ及其模型检测算法；一方面使用ALC‑μ公式对所期望的性质进行刻画，另一方面参照ALC‑μ的解释结构引入状态迁移系统，作为待检测的系统模型，弥补了传统验证方法没有考虑对命题描述不充分的局限性。
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公开(公告)号：CN109033129A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810563786.6
申请日：2018-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种基于自适应权重的多源信息融合知识图谱表示学习方法，首先考虑了文本信息和结构化信息的融合，采用实体向量和关系向量之间基于翻译的模型，通过调节两者之间的权重来优化得分函数，并通过对前期已经分类好的结构化信息进行类型约束训练，且无需引入更多的参数；然后利用损失函数将实体向量和关系向量关联起来，并优化了该损失函数，当达到优化目标时，就可以学得知识图谱中每个实体的向量和关系的向量。本发明解决了知识库中文本信息和结构化信息融合没有考虑权重的问题，并利用了知识库中结构化信息已有的层次信息，更精确地表示实体和关系之间的相互联系，并将其应用于大规模知识图谱中。
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公开(公告)号：CN106657106A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611256846.7
申请日：2016-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时态描述逻辑ALC‑μ的语义物联网服务验证方法和系统，方法包括：根据构建包含语义物联网服务的背景知识库K；构建待验证的语义物联网服务性质的公式；建模得到状态转移系统模型M；将待验证的语义物联网服务中的原子服务的语义进行断言；根据断言集合对在设定状态S下的状态转移系统模型M性质的正确性进行验证。发明将描述逻辑ALC的推理机制与μ演算模型检测算法结合起来，给出相应的时态描述逻辑ALC‑μ及其模型检测算法；一方面使用ALC‑μ公式对所期望的性质进行刻画，另一方面参照ALC‑μ的解释结构引入状态迁移系统，作为待检测的系统模型，弥补了传统验证方法没有考虑对命题描述不充分的局限性。
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公开(公告)号：CN109033129B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201810563786.6
申请日：2018-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开一种基于自适应权重的多源信息融合知识图谱表示学习方法，首先考虑了文本信息和结构化信息的融合，采用实体向量和关系向量之间基于翻译的模型，通过调节两者之间的权重来优化得分函数，并通过对前期已经分类好的结构化信息进行类型约束训练，且无需引入更多的参数；然后利用损失函数将实体向量和关系向量关联起来，并优化了该损失函数，当达到优化目标时，就可以学得知识图谱中每个实体的向量和关系的向量。本发明解决了知识库中文本信息和结构化信息融合没有考虑权重的问题，并利用了知识库中结构化信息已有的层次信息，更精确地表示实体和关系之间的相互联系，并将其应用于大规模知识图谱中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109993668B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910279794.2
申请日：2019-04-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q50/14 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于门控循环单元神经网络的景点推荐方法，解决的是启动困难问题，数据稀疏性问题，以及忽略旅游轨迹中的隐含语义问题的技术问题，通过采用步骤一，采集旅游数据＜uj1，sj2，vj3＞，对旅游数据进行预处理，按照第j个游客的所有旅游数据按照时间顺序生成表征旅游轨迹的旅游序列T；步骤二，将步骤一的旅游序列输入到门控循环单元神经网络中，通过门控循环神经网络对旅游数据进行建模，建立门控循环单元神经网络学习模型；步骤三，将步骤一的旅游序列T作为数据集同时输入步骤二的门控循环单元神经网络学习模型，将同批次的其他景点作为负例进行训练；步骤四，定义损失函数，更新推荐列表，完成景点推荐的技术方案，较好的解决了该问题，可用于景点推荐中。
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公开(公告)号：CN109993668A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910279794.2
申请日：2019-04-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q50/14 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及一种基于门控循环单元神经网络的景点推荐方法，解决的是启动困难问题，数据稀疏性问题，以及忽略旅游轨迹中的隐含语义问题的技术问题，通过采用步骤一，采集旅游数据＜uj1，sj2，vj3＞，对旅游数据进行预处理，按照第j个游客的所有旅游数据按照时间顺序生成表征旅游轨迹的旅游序列T；步骤二，将步骤一的旅游序列输入到门控循环单元神经网络中，通过门控循环神经网络对旅游数据进行建模，建立门控循环单元神经网络学习模型；步骤三，将步骤一的旅游序列T作为数据集同时输入步骤二的门控循环单元神经网络学习模型，将同批次的其他景点作为负例进行训练；步骤四，定义损失函数，更新推荐列表，完成景点推荐的技术方案，较好的解决了该问题，可用于景点推荐中。
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公开(公告)号：CN106649124B
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201611237624.0
申请日：2016-12-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明涉及一种基于Actor模型的并行动态符号执行方法和系统，方法包括将配置后的Actor模型的并行框架合并到修改后的动态符号执行工具中；Actor模型的多个工作节点通过通讯节点从预先构造的待求解路径栈中取出任务，并根据任务探索器获取所述任务的任务路径约束值；利用约束求解器对所述任务路径约束值进行求解，得到求解值Valuation；将求解值Valuation采用递归方式来代入所述待求解路径栈中的路径，生成待探索路径，将待探索路径存入预先构造的待探索路径栈中。本发明的提出一种并行动态符号执行方法，实现了两个层面上的并行，可以在多个节点上并行分析程序路径，可同次进行约束求解和路径探索，降低程序耗时，还可以加强测试大规模程序的能力。
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公开(公告)号：CN106708739A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611259177.9
申请日：2016-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684
Abstract: 本发明提供一种基于扩展状态机模型的Web服务测试用例生成方法及系统，方法包括：从Web服务接口获取Web服务描述语言的接口文档WSDL，并根据接口文档WSDL构建初始的扩展状态机模型EFSM；根据接口文档WSDL中的控制变量将初始的EFSM模型的状态进行合并及删除处理，并根据合并及删除的处理过程生成状态迁移路径；根据路径可行性度量方法来识别状态迁移路径中不可行路径，将不可行路径删除后得到改善后的EFSM模型；根据正则表达式将改善后的EFSM模型的可行路径进行遍历，生成Web服务的抽象测试用例集。本发明能够去除原EFSM模型中数据流和控制流的相互影响导致存在不可行测试路径，得到改善后的扩展状态机模型EFSM，因此减少不必要的测试工作，提高测试用例生成效率。
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公开(公告)号：CN106649124A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611237624.0
申请日：2016-12-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3688
Abstract: 本发明涉及一种基于Actor模型的并行动态符号执行方法和系统，方法包括将配置后的Actor模型的并行框架合并到修改后的动态符号执行工具中；Actor模型的多个工作节点通过通讯节点从预先构造的待求解路径栈中取出任务，并根据任务探索器获取所述任务的任务路径约束值；利用约束求解器对所述任务路径约束值进行求解，得到求解值Valuation；将求解值Valuation采用递归方式来代入所述待求解路径栈中的路径，生成待探索路径，将待探索路径存入预先构造的待探索路径栈中。本发明的提出一种并行动态符号执行方法，实现了两个层面上的并行，可以在多个节点上并行分析程序路径，可同次进行约束求解和路径探索，降低程序耗时，还可以加强测试大规模程序的能力。
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