公开(公告)号：CN117437420A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311460356.9

申请日：2023-11-06

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 孙宇平 ,  詹泽豪 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/088 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种跨模态医学影像分割方法、系统及装置，该方法包括：基于CUT和CycleGan构建跨域生成器并进行训练，得到训练完成的跨域生成模型；将MRI图像输入至所述训练完成的跨域生成模型，生成伪CT图像；基于所述伪CT图像构训练图像分割模型，得到训练完成的图像分割模型；将待分割的图像输入至所述训练完成的图像模型进行分割，得到分割后的CT标签。该系统包括：跨域训练单元、伪图像生成单元、分割训练单元和分割应用单元。通过使用本发明，能够在有限标签数据的情况下进行准确的图像分割。本发明可广泛应用于图像分割领域。

公开(公告)号：CN117254968A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311318229.5

申请日：2023-10-12

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 凌捷 ,  吴佳宏 ,  罗玉

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明提供了一种基于对比学习的网络异常流量检测方法，包括：构建标签空间位置模型；基于网络流量数据，获取低维网络流量状态；构建网络流量空间位置模型；基于度量空间中的标签位置，计算标签位置与网络流量空间位置的距离；构建网络流量空间位置价值评估模型；基于低维网络流量状态及标签的空间位置距离对各个模型的参数进行调整；基于调整后的所述网络异常流量检测模型，对所述网络流量进行监测预警。基于本发明，可实现更加快速的模型构建和异常识别，同时更好地识别正常流量与异常流量的区别，对网络攻击实施预警防御。

公开(公告)号：CN117216757A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311154409.4

申请日：2023-09-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 凌捷 ,  魏月艳 ,  罗玉

IPC: G06F21/55 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及入侵检测技术领域，公开了基于变分自动编码器和shapelet的时间序列异常检测方法及系统，包括以下具体步骤：S1、获取数据集，进行预处理；S2、通过shapelet算法提取预处理后的数据集的特征序列；S3、构建基于变分自编码器和shapelet的异常检测模型；将shapelet特征序列输入到异常检测模型中进行训练，得到隐变量；使用标准化流对隐变量进行可逆映射；根据可逆映射后的隐变量重构特征序列，并计算重构概率为异常分数；S4、根据异常分数，通过SPOT算法自动计算异常阈值；S5、判断是否为异常序列。本发明解决了现有技术无法用于时间序列，不能在不访问标签下的情况下学习异常检测的问题，且具有适用于无监督异常检测的特点。

公开(公告)号：CN116778016A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310773192.9

申请日：2023-06-27

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗玉 ,  刘世轩 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06T11/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06T5/00

Abstract: 本申请提供了一种MRI图像重建方法、系统及介质，该方法包括：将全采样MRI图像进行模拟欠采样预处理获取欠采样MRI图像，所述全采样MRI图像为采集的原始MRI图像数据；基于所述欠采样MRI图像与区域质量映射图预测模块获取区域质量映射图，所述区域质量映射图预测模块至少由所述欠采样MRI图像确定；获取所述欠采样MRI图像的全局图像特征以及局部图像特征；基于所述区域质量映射图、所述全局图像特征以及所述局部图像特征获取重建MRI图像；从而解决难以应对复杂和嘈杂的图像的问题，提高MRI图像质量。

公开(公告)号：CN110647756B

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN201910718233.8

申请日：2019-08-05

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 凌捷 ,  梁艳丽 ,  陈家辉 ,  柳毅 ,  谢锐

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明提供的一种基于区块链和CP‑ABE的在线考试管理系统，包括数据节点、权限管理单元、CP‑ABE子系统和区块链网络；权限管理单元为数据节点分配访问及修改权限；权限判断单元用于判断数据节点的访问权限；CP‑ABE子系统用于对数据进行基于属性的加密即解密，并在区块链网络写入或读取数据；数据节点通过CP‑ABE子系统与所述区块链网络进行信息交互。本发明还提供该系统的应用方法，利用区块链固有的数据一致、难以篡改及数据可溯的优点，结合CP‑ABE子系统对数据进行加密，只有系统管理员节点赋予相应属性的用户才能成功访问，有效地防止试题或成绩被恶意篡改，保证的在线考试的稳定进行。

公开(公告)号：CN116309315A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310067371.0

申请日：2023-01-30

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 罗玉 ,  郑丽敏 ,  凌捷

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/778 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明公开的一种半监督双分支图像质量评价方法、系统和存储介质，所述方法包括：获取无参考图像质量评价数据，根据所述无参考图像质量评价数据，得到数据集合，对所述数据集合进行预处理，得到预处理数据，根据所述预处理数据发送至MT‑IQA模型进行训练，得到无参考图像质量评价模型，获取将待评价的失真图像，将所述将待评价的失真图像发送至无参考图像质量评价模型，得到图像质量评分信息。本发明由于不需要参考图像因此它具有实用性强、应用广泛的优势。另外，本发明还利用大量的无标签数据，克服了图像质量评价有标签数据数量的有限。并且还通过额外利用无标签图像数据，结合一致性保持策略，能对图像质量做出与主观感知有较好的评价。

公开(公告)号：CN116306652A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310247389.9

申请日：2023-03-15

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 吴晓鸰 ,  陈奕全 ,  凌捷

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开的属于信息科学技术领域，具体为一种基于注意力机制和BiLSTM的中文命名实体识别模型，包括：嵌入层，用于获取字符集嵌入、上下文编码层，用于抽取上下文特征、特征融合层，用于利用注意力机制进行融合、解码层，用于利用条件随机场进行解码，所述嵌入层与所述上下文编码层相连接，所述上下文编码层与所述特征融合层相连接，所述特征融合层与所述解码层相连接，本发明通过使用改进的Transformer编码器和双向长短期记忆网络可以同时获得全局语义信息和方向信息，同时词向量嵌入方法是RoBERTa预训练模型，这种模型可以获得更多的上下文语义信息和词汇信息，增强实体识别效果。

公开(公告)号：CN114844682B

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202210375971.9

申请日：2022-04-11

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 凌捷 ,  余子丞 ,  罗玉 ,  谢锐

IPC: H04L9/40 ,  H04L61/4511 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种DGA域名检测方法及系统，涉及网络安全的技术领域，获取域名公开数据集，对域名公开数据集进行预处理，得到训练数据集，将训练数据集分别输入初始二分类模型以及初始多分类模型，并训练初始二分类模型以及初始多分类模型，得到训练好的二分类模型以及多分类模型，在对待检测域名进行多分类以确定待检测域名所属DGA家族前，尽可能通过二分类模型筛选出待检测域名中的良性域名，即筛选出不属于DGA域名的域名，再对属于DGA域名的待检测域名进行多分类以确定属于DGA域名的待检测域名所属DGA家族，能够降低将良性域名误报为DGA家族的概率。

公开(公告)号：CN111598389B

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202010276215.1

申请日：2020-04-09

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 吴恒鑫 ,  凌捷 ,  蔡睿 ,  谢锐

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的防范票据市场风险的交易系统，包括：基础层、功能层、应用层，所述基础层包括：P2P网络、智能合约、共识算法、数字签名，所述基础层与功能层通信连接，所述功能层用于提供对票据进行保存、购买、出售、转让的功能，所述功能层与应用层通信连接。本发明通过构建基于区块链的三层交易系统，克服了传统交易系统中心化的缺陷，提高了交易效率。

公开(公告)号：CN113672811B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202110973781.2

申请日：2021-08-24

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 林泽锐 ,  罗玉 ,  凌捷 ,  柳毅

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06F18/214 ,  G06F18/232 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开的一种基于拓扑信息嵌入的超图卷积协同过滤推荐方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：获取用户与项目交互数据，并构造用户‑项目交互二部图；构建用户与项目的初始嵌入查找表，利用聚类算法进行子图划分；对聚类子图进行编码，得到位置拓扑编码；定义关联规则表，利用关联规则表分别得到用户和项目超边组，整合所述超边组生成超图，并获得超图关联矩阵；通过超图卷积操作分别学习用户与项目的高阶邻域复杂相关性，将超图卷积的输出与位置拓扑编码进行结合，并通进行信息融合得到嵌入向量；将嵌入向量进行内积处理得到用户与项目之间的关联分数，并根据关联分数为用户推荐可能感兴趣的项目。本发明提高了推荐精度和模型的可行性。