-
公开(公告)号：CN111597347B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202010330518.7
申请日：2020-04-24
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F16/33 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种知识嵌入的缺陷报告重构方法及装置，属于软件缺陷领域。本发明将信息检索和信息抽取技术相结合，首先将异构的历史缺陷数据转化为统一的知识表示，进行系统化的组织管理便于复用。在此基础上，从原始查询中学习词嵌入，从缺陷知识图谱中获取实体嵌入和实体上下文嵌入，并采用深度学习技术，将上述三种不同级别嵌入进行融合，生成一个统一的缺陷表示。该重构方法从细粒度的实体级别充分挖掘原始查询内部语义信息，扩展外部背景知识，并保留了查询原始结构，显著提高了缺陷检索的准确率。同时重构后的缺陷嵌入向量可直接作为匹配模型输入，广泛适于多种基于信息检索的缺陷分析任务。
-
公开(公告)号：CN116740406A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310326221.7
申请日：2023-03-29
Applicant: 扬州大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于3D Octave卷积结合ViT的高光谱图像分类方法，属于图像分类领域，包括3D Octave卷积模块、空间注意力模块和ViT模块，首先对高光谱图像(HSI)进行光谱降维，预处理后的HSI经过Octave卷积模块、空间注意力模块和ViT模块可以实现对HSI中的每个像素分类；Octave模块通过在不同频率分量间建立频间交换和频内更新机制减少特征图空间信息冗余；空间注意力模块能够自适应的选择空间区域，强调空间中的重要像素从而建立起不同地物的空间相关性；ViT模块提取特征图的全局信息，进一步优化光谱特征和空间特征，最后对每个类别进行预测分类。本发明可以减少光谱‑空间信息冗余和计算成本，更有效的提取空谱特征，提高HSI分类精度。
-
公开(公告)号：CN116230224A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211704625.7
申请日：2022-12-29
Applicant: 扬州大学
IPC: G16H50/30 , G16H10/60 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种基于时序模型心力衰竭不良事件预测方法及系统，首先，提取心力衰竭患者数据；接着对提取出的心力衰竭患者数据进行预处理提取出需要的变量；通过使用Fancyimpute工具对抽取出的数据进行缺失值补齐；用Bi‑LSTM来训练补齐好的数据学习患者的时序信息；用注意力机制来学习患者每次访问中不同变量的重要性；用对比损失函数作为训练的损失函数，解决数据不平衡问题，实现对心力衰竭患者不良事件的预测。本发明通过处理数据缺失值和使用对比损失来处理数据缺失和数据不平衡问题，更好的获得患者的表示，提高模型的预测性能，且更好的学习心力衰竭患者每次访问的时序信息和变量之间的关系，提高系统的可解释性，同时为医生的不良事件判断提供了可靠的依据。
-
公开(公告)号：CN111309607B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010087773.3
申请日：2020-02-12
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种代码方法级别的软件缺陷定位方法，属于软件维护领域，该方法包括：构建并训练seq2seq模型；基于seq2seq模型构建缺陷定位模型；构建缺陷定位模型的训练样本；利用训练样本训练缺陷定位模型；利用训练后的缺陷定位模型预测缺陷报告中的缺陷方法。本发明提出的方法采用历史数据和深度学习技术相结合训练一个缺陷定位模型，并利用seq2seq模型确定该缺陷定位模型中代码编码器的参数，将代码方法注释作为监督信息，信息量丰富，很好地达到了在方法级别上定位软件缺陷的目的，能极大提升软件缺陷修复的效率。
-
公开(公告)号：CN112489514B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202011295085.2
申请日：2020-11-18
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种水稻栽培物联网虚拟仿真实验教学系统和方法，所述系统包括信息采集模块、控制处理模块、通信模块、云端服务器和客户端，控制处理模块下载学生在客户端提交至云端服务器的代码后自动运行并编译，编译成功将代码下载进信息采集模块，信息采集模块将采集的水稻栽培参数通过串口发送给控制处理模块，控制处理模块将水稻栽培参数发布至云端服务器，云端服务器通过MQTT协议接收数据并存进数据库，当网页请求数据时，后台从数据库取数据给网页端。本发明解决了实体实验中周期长、不可见、不可逆的问题，适用于虚拟仿真实验教学平台，具有很好的实用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114841961A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210482581.1
申请日：2022-05-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08
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。
-
公开(公告)号：CN114841166A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210519629.1
申请日：2022-05-13
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/35 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取方法，将漏洞作为含有过程的事件，从漏洞描述文本中抽取动态的事件信息，应用BIOFR标注方法，为利用语句结构确定抽取内容提供标注方法基础，同时利用漏洞事件触发词与漏洞事件元素具有关联性的特性，建立基于漏洞事件触发词类别的问题模板，利用目标漏洞事件触发词指导目标漏洞事件元素的抽取，提高目标漏洞事件元素抽取的准确性，最终为漏洞分析提供辅助作用，本发明对应提供一种基于BERT问答模型的漏洞事件抽取系统。
-
公开(公告)号：CN114817934A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210519644.6
申请日：2022-05-13
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F21/57 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于漏洞事件论元的漏洞严重度评估方法，从漏洞描述文本中抽取事件论元协助进行漏洞严重度评估，充分考虑漏洞产生原因、攻击者、触发操作、触发结果、触发情景对于预训练模型学习的作用，构造不同的漏洞事件论元与不同的漏洞严重度指标之间的对应关系，针对不同的严重度评估指标使用对应的漏洞事件论元进行分类学习，最终输出漏洞事件论元、漏洞严重度分数、漏洞严重度等级，明确漏洞的严重度，帮助开发人员优先选择更紧急的漏洞进行修复，本发明对应提供一种基于漏洞事件论元的漏洞严重度评估系统。
-
公开(公告)号：CN114548528A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210099061.2
申请日：2022-01-27
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种不确定源的负影响力抑制最大化方法，根据Chernoff界构建对有向图G构建R个活边子图G’＝(V,E’)；基于活边子图，对每一个活边子图构建对应的传播树当加入一个新的正种子节点v后，在传播树上计算抑制增量△(w)和节点u在传播树G’上的节点覆盖值取具有最高抑制增量△(w)的节点w作为新的正种子加入集合S；依据种子集合个数k确定种子集合S。本发明填补了不确定源的负影响力抑制方法的空缺，避免了大量的计算模拟，提高了速度，缩短了时间。
-
公开(公告)号：CN109492113B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN201811306356.2
申请日：2018-11-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种面向软件缺陷知识的实体、关系联合抽取方法，包括以下步骤：首先采集开源缺陷库的文本数据，并对所述文本数据进行预处理，获得缺陷文本数据语料库；然后从缺陷文本数据语料库提取描述缺陷的语句S，对S进行处理并作为后续的输入语句；之后构建基于转移系统的实体、关系联合抽取模型；然后结合建立的基于转移系统的实体、关系联合抽取模型，获取上述输入语句对应的实体集合E以及关系集合R；最后将实体集合E以及关系集合R输出，完成实体、关系的联合抽取。本发明可以将缺陷实体抽取和关系识别这两个子任务紧密联系起来，最终抽取出缺陷文本的关键信息，帮助软件开发者快速、高效的了解缺陷信息以完成缺陷修复。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
285
records
(took 0.027 seconds)
