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公开(公告)号：CN106126736A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610522533.5
申请日：2016-06-30
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/31
Abstract: 本发明涉及面向软件安全性bug修复的软件开发者个性化推荐方法。本发明分析安全性和非安全性bug库文本信息，将需要分析的软件bug库与安全性词库进行文本匹配提取软件系统的安全性bug库和相应的软件历史提交信息，确认新的bug是否为软件安全性bug，计算新的安全性bug和软件安全性bug库中所有bug的文本相似度，与所有相关的安全性bug计算文本相似度，找出每位合适的开发者对应的相关安全性bug，推荐个性化参考信息，对合适的软件开发者进行排序，列表最前面的软件开发者即为最合适的软件开发者。本发明克服了过去未考虑开发者修改软件bug的质量因素等缺陷。本发明根据每位开发者的经验找出了与要解决的安全性bug相关的个性化辅助信息供开发人员参考。
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公开(公告)号：CN105898822A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610355400.3
申请日：2016-05-24
Applicant: 扬州大学
IPC: H04W40/32 , H04L12/715 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络传递信息的方法。本发明将感知区域设计成网格结构，每一个网格单元只有一个簇头节点，簇头节点负责跟相邻网格单元内的簇头节点通信，移动汇聚节点会选择最近网格单元内的簇头节点进行通信；每一个网格单元内的簇头节点轮换是根据剩余能量和到网格单元中心的距离决定的，通过选取剩余能量最高的节点作为簇头节点；感知区域的外围部署了两个移动汇聚节点。本发明克服了目前因能量消耗较快而容易出现能量洞，降低无线传感器网络的生命周期等缺陷。本发明减少了汇聚节点向网络广播位置的流量负载，避免了能量空洞现象，避免了额外能量消耗，减少了节点数据的传输跳数，延长了网络的使用寿命。
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公开(公告)号：CN105870430A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610442319.9
申请日：2016-06-20
Applicant: 扬州大学
IPC: H01M4/36 , H01M4/58 , H01M4/62 , H01M10/0525
CPC classification number: H01M4/362 , H01M4/5825 , H01M4/625 , H01M10/0525
Abstract: 一种制备三维石墨烯?铷磷钨酸盐的方法，属于化学电池技术领域，将氯化铷水溶液与磷钨酸水溶液混合进行反应，取得铷磷钨酸盐；再将铷磷钨酸盐与氧化石墨烯的水溶液混合后进行水热反应，反应结束后冷却至室温，取出固体物质，冷冻干燥，得三维石墨烯?铷磷钨酸盐。本发明制备方法简单，制备出的铷磷钨酸盐尺寸较小，形貌均一，有利于解决微晶结构锂离子嵌入脱出难的问题，用于锂离子电池的阴极材料，可提高杂多酸分子簇电池的导电性。
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公开(公告)号：CN105488206A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510916068.9
申请日：2015-12-09
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/3087
Abstract: 本发明涉及一种基于众包的安卓应用演化推荐方法。本发明提取用户对该应用的评论，基于AR-MINER工具，对有用的用户评论中词语进行预处理，基于情感-方面-地区模型进行分析，得到关于用户的特征诉求并提取，计算特征诉求中关键字出现的频率进行概率计算，找出关心的特征以及要求，提取同类APP的特征，利用LDA主题模型产生特征关键字，找出共有特征，利用SAR模型的概率值以及特征出现频率概率值，结合Top-n在线推荐算法推荐出n个最优的修改意见，进行排序推荐。本发明克服了没有考虑交互性的缺陷。本发明提取了市场中同类软件的情感-方面-地区用户评论，据此推荐可更好地保障APP保持市场竞争力。
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公开(公告)号：CN105446734A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510664594.0
申请日：2015-10-14
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
CPC classification number: G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种基于软件开发历史开发人员网络关系构建方法。本发明对软件bug信息、源码文件库和Commit库进行预处理，bug计算相似度，根据单词重复度识别相关的Commit，在相关Commit中提取开发人员，并形成一个开发者-相关源码文件对应列表，作为协相关主题模型计算的输入数据进行协相关计算，得到个性化源码文件，分析每位开发者对这些源代码文件的历史修改状况，建立开发人员之间的网络关系。本发明克服了软件工程中出现的bug摆动现象。本发明从语义文本角度分析软件开发者历史开发经验并利用统计方法在Commit库和源码文件库分析出与bug相关的源代码文件历史版本修改状况，构建相关开发人员的网络关系图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105320525A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510916069.3
申请日：2015-12-09
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明提出了一种面向移动应用软件的修改影响分析方法。本发明将软件修改历史库中的提交信息进行聚类，找到与修改请求相关的修改代码，利用调用继承等依赖关系计算代码层次上的影响集，并根据修改影响的Activity找到对应的事件序列，预估对软件功能的影响，还挖掘与某次修改请求的相关评论，得到评论的时间序列表，来分析不同时间段受影响的用户群。本发明克服了软件修改影响分析技术对移动应用软件没有针对性，不能满足移动应用软件快速响应，快速发布，快速反馈，快速维护等缺陷。本发明从用户群体分析，可以挖掘与某次修改请求的相关评论，得到评论的时间序列表，来分析不同时间段受影响的用户群。
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公开(公告)号：CN105117398A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510366332.6
申请日：2015-06-25
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30976 , G06F17/30985
Abstract: 本发明涉及一种基于众包的软件开发问题自动应答方法。本发明用tag-LDA对用户提交的问题进行标签推荐，将历史问题答案对匹配，选出相关问题答案对，对所有问题和答案进行预处理，将答案的内容与用户提出的问题进行内容匹配，计算出内容相似度、可信度，根据反馈计算答案的采纳度，对相似度、可信度和采纳度三个角度分别进行排序，为用户推荐出答案和提出者信息。本发明克服了没有直接解决用户对答案的迫切需求的缺陷。本发明利用历史库中已有问题和答案(即众包知识)，挖掘出合适答案和提出者信息推荐给用户，极大地减少了信息淹没的可能性，并从内容相似度，提出者可信度，答案采纳度三个角度为用户推荐相关答案及答案的提出者信息。
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公开(公告)号：CN104572115A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510036368.8
申请日：2015-01-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 一种基于相关主题模型的程序理解和特征定位方法，利用相关主题模型为整个软件系统建立一个程序特征网络，有助于软件开发人员对程序的直接理解和分析，找到感兴趣的功能代码；对特征定位中的需求特征进行扩展，增加了定位的结果范围从而使得结果更加全面；对定位的结果进行筛选和排序，为开发人员提供一个全面而又精简的特征定位结果；对最后的特征定位结果进行概要化，为开发人员最后选取特征定位的结果作为参考内容，更快的定位到需要的特征相关的代码文件。
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公开(公告)号：CN113139192B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110382640.3
申请日：2021-04-09
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的第三方库安全风险分析方法及系统，方法包括以下步骤：采集项目依赖配置文件，迭代获取多层第三方库lib信息及api调用关系；根据lib信息在NVD数据库中索引CVE以搜集第三方库的漏洞信息；根据CVE的相关属性获取含有漏洞的第三方库中受影响的api；将生成的第三方库及漏洞实体、关系信息文件导入知识图谱工具构建知识图谱；通过构建好的知识图谱实现第三方库安全风险分析。本发明构建了一种存储第三方库多个层级之间的调用信息及各层级之间存在精确到api级别的漏洞信息的知识图谱，可对第三方库调用链进行安全漏洞风险分析，使软件开发者全方位考虑到第三方库安全漏洞信息，从而减少安全漏洞对软件开发的隐患。
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公开(公告)号：CN114841961B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210482581.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T5/90 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了基于图像增强和改进YOLOv5的小麦赤霉病检测方法，属于图像超分辨率领域和病害检测领域。包括收集小麦赤霉病害图像；对收集的小麦赤霉病害图像通过数据增强对图像数量进行扩充；对病害图像进行YOLOv5格式的标注并标记病害类别，形成小麦赤霉病数据集；利用超分辨网络对图像进行预处理，提高分辨率；将原有主干网络替换为Swin‑Transformer网络，构建改进的YOLOv5的小麦赤霉病害检测模型；利用按比例划分的数据集对构建的小麦赤霉病检测模型进行训练和模型误差分析。本发明利用超分辨率和改进后的YOLOv5网络模型增强了小麦赤霉病检测模型对特征的提取，从而提高了小麦赤霉病检测的准确率，能够有效的适用于实际的大田环境检测。
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