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公开(公告)号：CN115204258A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210648545.8
申请日：2022-06-09
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网络加密流量分层分类方法及装置，该方法包括：获取流量数据并存入原始流量数据集中；对现有网络协议加密流量分层分类模型进行分析，选择一个未完成全部加密网络协议分类的节点，从原始流量数据集中提取出相应未分类流量数据，构建训练数据集；以训练数据集训练分类模型，将训练所得的分类模型参数保存至现有网络协议加密流量分层分类模型中，并保存对流量数据的预处理步骤；基于用户分类需求，利用已训练分层分类模型进行加密流量分类。本发明解决了高速网络环境中，用户需求不断变化过程中，如何对多个协议流量混合的复杂网络流量，按照协议的不同进行分类的问题。
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公开(公告)号：CN114492174A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210017848.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种全生命周期盾构掘进参数预测方法及装置，该方法包括获取掘进任务历史数据和预测步数，对历史数据进行预处理，以预处理后的历史数据构建样本数据集；其中历史数据包括地质参数和掘进参数；利用样本数据集对基于注意力机制的深度卷积网络进行训练；深度卷积网络的输入为地质参数与历史掘进参数，输出为未来的掘进参数，输出维度为预测步数；利用训练好的深度卷积网络对待预测的掘进参数进行预测，得到预测结果。本发明提出一种标准化的预处理方式，且使用基于注意力机制的深度卷积网络实现对输入特征的权重进行动态分布，充分考虑到了不同设备使用的便捷性，同时考虑到了地质信息与掘进参数之间的关系，并实现了多步预测的可能性。
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公开(公告)号：CN114970680A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210459253.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN+LSTM的流量终端实时识别方法及装置，该流量终端实时识别方法包括：对传输控制协议TCP会话进行重组；从会话中提取流量特征，并对提取出的流量特征进行预处理；构建卷积神经网络CNN与长短记忆神经网络LSTM结合的深度学习模型；以预处理后的流量特征为样本，终端信息为标签，构建样本数据集；采用迁移学习的方式，利用所述样本数据集对所述模型进行训练，得到分类器；利用训练后的分类器进行流量分类与标记。本发明的流量终端实时识别方法以CNN+LSTM为基础，利用迁移学习的思想。通过对流量统计特征以及流量useragent特征的学习，实现了流量终端实时分类。
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公开(公告)号：CN110704743B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201910943703.0
申请日：2019-09-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的语义搜索方法及装置，能够为用户提供准确地个性化搜索，且能够提高搜索效率和搜索准确度。所述方法包括：提取用户输入的待查询请求中的关键词，将提取的每一个关键词在本体库中进行概念的匹配，其中，所述待查询请求用于查询养老机构资源；若匹配成功，则执行基于本体的语义扩展；若执行失败，则执行基于知识图谱的语义扩展；根据用户的历史行为，确定基于用户行为的语义相似度；根据确定的基于用户行为的语义相似度及语义扩展结果，预测用户对养老机构资源的评分，将评分高的若干个养老机构资源信息作为推荐列表返回给用户。本发明涉及搜索引擎、计算机信息处理领域。
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公开(公告)号：CN108629300B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810373224.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种跌倒检测方法，能够提高跌倒检测的准确率。所述方法包括：获取包含目标人物的视频；根据获取的包含目标人物的视频，提取目标人物的特征点；针对每一帧图像，根据提取到的目标人物的特征点，从目标人物的正面、侧面、背面三个方向进行跌倒判断；若正面、侧面或背面的任一方向的判断结果为目标人物处于跌倒状态，则判断连续一定的帧数内目标人物是否一直保持跌倒状态，若是，则确认目标人物跌倒。本发明适用于人体跌倒检测操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112464627B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202011225399.5
申请日：2020-11-05
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F40/169
Abstract: 本发明公开了一种面向共指关系的手动文本标注工具及方法，该工具包括存储模块和标注模块，存储模块用于存储语料文本、节点和实例；其中，每一节点存储一个指称和用于标注当前节点指向哪个实例的节点标注信息，每一实例存储一个实例信息和用于标注当前实例被哪些节点所指向的实例标注信息；标注模块用于以可视化图形界面的方式为用户提供操作界面，并根据用户操作指令在操作界面上展示当前待标注的语料文本和当前指称，为当前指称确定对应的当前节点，并为当前节点确定对应的实例。本发明可一次性实现跨文档的共指标注，无需先标注文档内共指信息，再聚合文档间共指信息，提高了效率。
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公开(公告)号：CN108664943B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810474361.8
申请日：2018-05-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种多居住者场景下的室内日常活动识别方法，能够识别多居住者场景下的日常活动。所述方法包括：构造ADL、传感器及环境上下文的本体模型，并将用户画像和活动时序关系加入到构造的本体模型中，其中，ADL表示日常活动；根据构造的本体模型，建立ADL规则，并为每个ADL规则赋予权值；获取传感器采集的日常活动数据，根据传感器采集的数据、构造的本体模型及建立的ADL规则，基于马尔科夫逻辑网实现多居住者场景下日常活动的推理和识别。本发明适用于识别室内居住者的日常活动。
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公开(公告)号：CN108629300A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810373224.5
申请日：2018-04-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种跌倒检测方法，能够提高跌倒检测的准确率。所述方法包括：获取包含目标人物的视频；根据获取的包含目标人物的视频，提取目标人物的特征点；针对每一帧图像，根据提取到的目标人物的特征点，从目标人物的正面、侧面、背面三个方向进行跌倒判断；若正面、侧面或背面的任一方向的判断结果为目标人物处于跌倒状态，则判断连续一定的帧数内目标人物是否一直保持跌倒状态，若是，则确认目标人物跌倒。本发明适用于人体跌倒检测操作。
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公开(公告)号：CN108573167A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810287665.3
申请日：2018-04-03
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于RDF数据仓库隐私保护的推理控制方法，能够最大限度地减少用户信息量的丢失。所述方法包括：获取RDF数据仓库中的非敏感三元组集合和敏感三元组集合；根据获取的非敏感三元组集合和敏感三元组集合，确定每个敏感三元组与非敏感三元组之间的推出关系；根据推出关系，从每种推出关系中任意取出一个非敏感三元组，组成一个要删除的非敏感三元组集合T，T有多种组成方式；对每一种T集合计算语义值总和；选择语义值总和最小的T集合，作为目标T集合删除。本发明涉及语义网的数据安全技术领域。
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