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公开(公告)号：CN111339535A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010094870.5
申请日：2020-02-17
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F21/57
Abstract: 本发明公开了一种面向智能合约代码的漏洞预测方法、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：采集若干智能合约代码和漏洞数据；针对每个智能合约代码，提取其代码特征值，并识别与漏洞数据相关度值满足预设条件的代码特征值，记为漏洞特征值；针对每个智能合约代码，利用漏洞特征值构建分类器模型；构建智能合约漏洞预测网络；随机选取若干漏洞特征值，并输入至预测网络进行训练，生成漏洞预测分类器；提取待预测智能合约代码的代码特征值，并将该代码特征值输入至漏洞预测分类器中，获得漏洞预测结果。本发明结合多粒度扫描、级联森林等技术构建漏洞预测分类器，能提供有效的智能合约代码漏洞预测效果，进而提高智能合约代码上链前的代码质量。
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公开(公告)号：CN106900007B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201710063921.6
申请日：2017-01-25
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及面向重叠分簇的无线传感器网络的复杂任务分配方法。本发明根据各传感器节点的物理位置将整个无线传感器网络进行分簇，基站从外界接收待完成的复杂任务，然后对复杂任务进行分解，基站将复杂任务分解完后对其进行分配，任务分配结束后，被分配到任务的节点开始执行任务，在复杂任务被成功完成后，基站更新网络中节点的参数。本发明克服了传感器网络通常规模较大，节点众多，交互需要耗费大量能量，影响网络的生存时间的缺陷。本发明单个簇内的传感器节点能够将任务成功分配，那么节点之间可以通过更短的通信距离进行协作，减少能量的消耗和时间的花费。
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公开(公告)号：CN107295541B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201610200522.5
申请日：2016-03-31
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提出一种基于虚拟力和萤火虫算法的无线传感网络覆盖优化方法，首先，以无线传感网络中的传感器节点的利用率和网络有效覆盖率作为优化目标，建立相应的数学模型；然后，根据传感器节点之间的虚拟力合力进行传感器节点的初始布局；最后，通过萤火虫算法对传感器节点进行自适应动态部署。本发明在延长无线传感网络寿命的同时有效提高了网络覆盖效率。
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公开(公告)号：CN106412828B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610826634.1
申请日：2016-09-14
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开一种基于APIT的无线传感器网络节点定位方法，包括：(10)锚节点位置信息收发：锚节点发送其位置信息，未知节点接收锚节点位置信息；(20)节点间距获取：根据信号强度，计算未知节点与锚节点的距离；(30)未知节点估计坐标计算：根据与锚节点的距离，计算未知节点的估计坐标；(40)未知节点位置筛选：根据估计坐标，采用改进的APIT算法，筛选包含未知节点的三角形区域；(50)质心多边形选定：将整个无线传感器网络划分成多个网格区域，将网格区域值最高的多边形网格区域选定为质心多边形；(60)未知节点真实坐标确定：根据质心多边形得到未知节点的真实坐标。本发明的节点定位方法，精度准、效率高、成本低。
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公开(公告)号：CN105760495B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610093335.1
申请日：2016-02-17
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/248 , G06F8/70
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱针对bug问题进行探索性搜索方法。本发明有效地结合bug库及commit库中的信息，通过理解要搜索的内容得到相关的bug信息，建立它们之间的实体关系，并列出相关的bug repotrt信息、commit信息、相关人员的信息及类似的bug信息，提高软件开发和维护人员解决bug问题的效率。本发明克服了现今方法存在的查询结果并不准确，且当数据量较大时，需花费大量的时间进行检索等缺陷。本发明从软件开发者和维护者的角度，理解搜索者输入的内容，提供直观准确的信息，帮助搜索者解决遇到的bug问题。不仅缩短了搜索时间，还确保了搜索结果的准确性，通过记录搜索者浏览的信息，进一步预测搜索者的目的，帮助软件开发人员更全面的了解和学习相关bug的知识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105426514B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510867018.6
申请日：2015-11-30
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/9535
Abstract: 本发明涉及个性化的移动应用APP推荐方法。本发明从应用市场获取用户及APP的信息，并对此进行预处理来，利用情感‑方面‑地区模型，输入预处理后的文档，分别得到用户对于APP的情感‑方面‑地区的潜在偏好，预测用户选择某个APP的概率值，处理后转换为APP索引文件和用户索引文件，利用协相关主题模型，得到User‑App的推荐分数矩阵，将上述SAR模型得到的概率值与CTM模型得到的推荐分数线性结合，分配权值，达到最终的推荐值。本发明克服了只考虑单个元素的传统推荐方法存在的缺陷。本发明综合考虑评论里的方面、情感、种类及地区来发现用户的潜在偏好，更符合用户的实际需求，探索用户对APP各属性的偏好程度，更好地了解用户需求与APP特征，克服了冷启动问题。
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公开(公告)号：CN105608232B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201610093334.7
申请日：2016-02-17
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图形数据库的bug知识建模方法。对bug信息的短文本内容做术语抽取，采用TF‑IDF标准选取在文档中相对重要的词汇。综合抽取的到的术语，bugzilla提供的keywords和人工建立的词典构建特征向量，采用基于K‑Medoids优化的KNN算法对简述信息(bugMSG)、描述信息(description)、评论信息(comment)这三种文本分别分类，从而实现对应bug的分类。本发明克服了现在搜索方法存在的复杂、互链接、低结构化的数据变化和大量的表连接，搜索效率低等缺陷。本发明从图形数据库入手为bug信息的数据库做优化，不仅仅局限于单个问题的解决，而是可以提供多角度的关联，图数据库是一种高性能的用于存储数据的数据结构方式。
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公开(公告)号：CN106156633B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201610486066.5
申请日：2016-06-23
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及面向软件修改的风险分析方法。本发明使用TF‑IDF算法提取出关键词并反馈给开发人员，修改提交信息和修复的bug信息角度对修改提交进行分析，为开发人员的修改提交提供了风险结果以及相应的风险解释，对修改提交进行了风险分析，结合了该开发人员的历史提交信息和bug中的评论信息，供开发人员的修改提交进行参考，并给出了缺陷产生的原因，形成风险特征说明，并给出相应的风险解释。本发明克服了过去并没有考虑到开发人员的开发历史以及相关bug评论中内容的缺陷。本发明给出了缺陷产生的原因，有效地提高软件维护质量，降低软件维护带来的风险。
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公开(公告)号：CN108090234A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810047682.X
申请日：2018-01-12
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种面向软件缺陷的信息网络自动构建方法。本发明将软件历史库bug报告、评论信息和代码数据使用自然语言处理工具处理，使用LDA主题模型提取bug报告中描述主题词，匹配并建立bug缺陷主题属性，提取相关人员属性、bug间关系属性及代码与bug间关系属性，根据bug报告、评论信息及代码数据间的相互关系建立bug及其相关的信息网络。本发明克服了过去方法不能同时提供bug报告、评论信息及代码数据，及帮助开发者在项目代码中对bug进行分析的缺陷。本发明能够挖掘建立bug报告、评论信息及代码数据间的关系，能够得到为全面的相关bug信息，并在此基础上进一步帮助开发者理解和分析bug，帮助软件开发人员解决bug问题，节约维护时间和成本，提高维护效率。
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公开(公告)号：CN107967647A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711324096.7
申请日：2017-12-07
Applicant: 扬州大学
CPC classification number: G06Q30/08 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明涉及基于联盟形成的拍卖机制设计方法。本发明模拟云带宽预留市场为一个双边拍卖，其中有m个云提供商，n个租户和一个拍卖商，云提供商和租户同时向拍卖商提交他们密封的定价和投标，租户可形成多个联盟进行带宽预留，拍卖者进行赢者决策、带宽预留分配、定价策略，每个租户对于某个云供应商所提供带宽形成的联盟主要是交换操作。本发明克服了频谱拍卖存在的真实性、预算平衡和拍卖机制与联盟形成的结合的缺陷。本发明将双边拍卖机制与联盟博弈论结合起来合并了买方联盟形成与拍卖机制，迭代的联盟形成算法，整个拍卖过程满足真实性和预算平衡，避免了交易不公平，在以上两种情况下的定价方式下，拍卖商的利润始终为非负。
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