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公开(公告)号:CN113139598A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110434602.8
申请日:2021-04-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进智能优化算法的入侵检测方法,包括:获取数据集,使用z‑score方法对数据集进行标准化处理,以得到标准化处理后的数据集;通过改进智能优化算法优化核极限学习机模型的惩罚系数C和核系数γ,并得到优化后的核极限学习机模型;对优化后的核极限学习机模型进行训练,以得到训练好的核极限学习机模型,并使用训练好的核极限学习机对数据集进行分类,以得到分类结果。本发明能够解决现有基于单种智能优化算法的入侵检测方法存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优陷阱、以及全局搜索能力不强的技术问题;以及现有基于多种智能优化算法的入侵检测方法存在的算法迭代效率低、计算精度差的技术问题。
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公开(公告)号:CN112989731A
公开(公告)日:2021-06-18
申请号:CN202110300020.0
申请日:2021-03-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/31 , G06F30/398
Abstract: 本发明公开了一种基于抽象语法树的集成电路建模获取方法及系统,属于集成电路设计技术领域。包括:获取大规模集成电路的Verilog HDL源代码工程文件,并提取出具有相互依赖关系的.v文件;将.v文件解析为抽象语法树,并将抽象语法树导出为.json文件;遍历符合标准json格式的文件,以获取数据信息,并将数据信息存储至数据结构中;分析数据结构以获取分析结果,并将分析结果导出为TXT文件。由于抽象语法树不依赖于具体的文法,不依赖于语言的细节,将源代码转化为抽象语法树后,可以对抽象语法树做很多的操作,进而可以提高超大规模集成电路建模设计的灵活性及效率。
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公开(公告)号:CN111462060A
公开(公告)日:2020-07-28
申请号:CN202010212057.3
申请日:2020-03-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本申请涉及一种胎儿超声图像中标准切面图像的检测方法、装置、计算机设备和存储介质。本申请的方法包括:获取预设数量的胎儿超声图像帧的连续帧序列;依次对胎儿超声图像帧的连续帧序列进行预处理操作,得到预处理后的图像帧;将预处理后的图像帧发送至并行处理的第一处理器,由第一处理器将预处理后的图像帧输入训练好的分割模型中,得到预处理后的图像帧的分割结果;将分割结果发送至并行处理的第二处理器,由第二处理器将预处理后的图像帧输入训练好的分类模型中,得到胎儿超声图像帧的最终检测结果并展示。采用本方法能够提高检测效率。
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公开(公告)号:CN116245066A
公开(公告)日:2023-06-09
申请号:CN202310024383.5
申请日:2023-01-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/392 , G06F30/394 , G06T17/00
Abstract: 本申请涉及一种3D场景中的芯片划分放置模拟方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:对要放置的网表以及网表中的标准化单元的参数进行预处理,得到以标准化单元为节点,以标准化单元间的连接线为超边的超图;基于超图的节点权重,对超图中的节点进行节点分级收缩和划分,得到初始的划分结果;根据初始划分结果对超图中的收缩后节点进行节点撤销,并在撤销过程中,通过针对于3D放置场景所设计的增益函数,对在进行节点撤销时的标准化单元进行调优,得到最终的划分网表;将划分网表输入到放置模型中,得到3D放置模拟结果。该方法,提升了放置模拟结果的放置效果。
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公开(公告)号:CN115017990B
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202210622541.2
申请日:2022-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 湖南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种交通流量预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采集历史交通流量数据,将所述历史交通流量数据按照与预设目标时间的时间相关性划分为多种时间分量数据;对所述多种时间分量数据进行数据处理,生成多种特定流量特征、共享流量特征和数据分布特征;其中,所述数据分布特征包括近似分布特征和条件概率特征;基于所述多种特定流量特征、所述共享流量特征和所述数据分布特征构建交通流量预测模型;采集当前交通流量数据,将所述当前交通流量数据传输给所述交通流量预测模型,生成交通流量预测数据。本方法提升了交通流量预测的精度。
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公开(公告)号:CN115017990A
公开(公告)日:2022-09-06
申请号:CN202210622541.2
申请日:2022-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种交通流量预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采集历史交通流量数据,将所述历史交通流量数据按照与预设目标时间的时间相关性划分为多种时间分量数据;对所述多种时间分量数据进行数据处理,生成多种特定流量特征、共享流量特征和数据分布特征;其中,所述数据分布特征包括近似分布特征和条件概率特征;基于所述多种特定流量特征、所述共享流量特征和所述数据分布特征构建交通流量预测模型;采集当前交通流量数据,将所述当前交通流量数据传输给所述交通流量预测模型,生成交通流量预测数据。本方法提升了交通流量预测的精度。
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公开(公告)号:CN113449153A
公开(公告)日:2021-09-28
申请号:CN202110720858.5
申请日:2021-06-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种索引构建方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取DAG图和DAG图的分区结果,将DAG图按照分区结果存储至预设分布式图计算系统,得到各DAG分区的图数据结构,对各DAG分区中的顶点进行排序,并行构建各DAG分区的内部点的2‑hop索引和边界点的2‑hop索引,重构各DAG分区的边界点的之间路径,根据各DAG分区的图数据结构和各DAG分区的边界点之间的路径,构建边界图,再基于边界图重构边界点的2‑hop索引,并将重构后的边界点的2‑hop索引划分至各边界点所在的DAG分区。采用本方法构建的索引进行分布式批量可达性查询,能够提高查询效率。
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公开(公告)号:CN113141357A
公开(公告)日:2021-07-20
申请号:CN202110416021.1
申请日:2021-04-19
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于优化网络入侵检测性能的特征选择方法,包括:获取来自网络的流量数据及其类别标签集合{c1,c2},利用网络分析工具对该流量数据进行处理,以得到多个网络数据特征构成的原始特征集F={F1,F2,…,FN},将原始特征集F划分为多个特征片段,针对每个特征片段i而言,初始化空的特征集Si以及空的冗余敏感特征集对该特征片段、特征集Si以及冗余敏感特征集进行特征选择处理,以得到与每个特征片段i对应的、更新后的特征集Si和冗余敏感特征集将所有特征片段对应的、更新后的特征集汇总到特征集S及冗余敏感特征集Sw中。本发明能解决现有特征选择方法由于无法处理超高维且不平衡的数据,而造成特征选择时间过长和入侵检测准确率下降的技术问题。
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公开(公告)号:CN113065298A
公开(公告)日:2021-07-02
申请号:CN202110320249.0
申请日:2021-03-25
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/31 , G06F30/392
Abstract: 本发明公开了一种用于将超大规模网表转换成DAG图的方法,包括:获取网表,从该网表中提取电路单元及其连线信息,以生成一个图,其以一个入边邻接表和一个出边邻接表存储起来,对图进行预处理,以得到预处理后的图,检测预处理后的图中的所有强连通分量,并识别根据所有强连通分量识别多个环,提取每个环中的节点序号、以及该环中每个节点所连接的边在入边邻接表和出边邻接表中的序号,根据每个环中节点和边在入边邻接表中的序号,对该环中符合预定条件的入边进行切割,以得到多个单向连通的子图,使用虚节点将多个单向连通图关联起来,从而得到目标DAG图。本发明能够克服现有然而现有对电路单元进行设计与分析的方法存在的适用性差的技术问题。
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公开(公告)号:CN113037553A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110265232.X
申请日:2021-03-11
Applicant: 湖南大学 , 湖南匡安网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于IA‑SVM的IEC102协议通讯行为异常检测方法,包括:从工业控制网络获取包含多个IEC102协议通讯数据包的连接,并对每个IEC102协议通讯数据包进行解析,以获取该IEC102协议通讯数据包对应的功能码,将该连接中所有通讯数据包所对应的功能码按时间先后顺序进行排列,从而构成该连接对应的功能码序列,将得到的功能码序列输入训练好的IA‑SVM通讯行为异常检测模型中,以得到该连接的通讯行为检测结果。本发明由于采用了IEC102协议通讯数据包控制域字段中的功能码作为研究对象,并结合免疫算法和支持向量机模型,因此能够解决现有通讯行为异常检测方法存在的异常检测率低和无法对工业控制网络中的IEC102协议异常通讯行为进行检测的技术问题。
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