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公开(公告)号：CN115190560B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202210587166.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于簇的自适应充电路径优化方法。本发明采用的无线传感网络包括在一个二维平面区域中随机部署多个可充电传感器，一个服务基站，一个移动充电器和一个仓库，充电器可以为多个传感器同时充电。首先获取传感器节点的剩余电量信息，结合空间位置和剩余电量信息将网络分簇；然后将该簇的停止位置选择问题视为函数最优化问题；通过梯度下降方法来进行优化停止位置，确定最终选出的充电车停止点；最后根据停止位置和相应的停止时间求解充电路径，同时计算相应的簇平均充电延迟。本发明采用聚类方法和自适应优化方法减少了充电等待时间来缩短充电延迟，并使用贪心策略来规划充电路径减少了充电车的移动距离，进一步降低了充电延迟。
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公开(公告)号：CN119782191A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510281101.9
申请日：2025-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/3668 , H04L43/18
Abstract: 本发明涉及基于跨多状态的协议模糊测试方法及系统，其方法包括如下步骤：S1：对目标协议实体程序进行预处理，做测试准备；S2：进行模糊测试，在模糊测试过程中包括递归选择字段组合阶段和有价值种子的替换与变异阶段，并同步进行变异字段关系表的更新和变异字段选择概率表的更新；S3：对结果信息进行反馈。其系统包括测试准备模块、模糊测试模块、结果信息反馈模块。本发明利用字段关系的传递性对所有相邻相关状态的数据模型的字段进行组合变异，减少了不必要的变异操作，并高效利用变异字段关系进行组合变异，并通过引入状态数据模型间的字段关系表和概率选择表，提高分支覆盖率和测试多样性，有效提升测试效率。
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公开(公告)号：CN119676131A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510158673.8
申请日：2025-02-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及基于长生命周期枚举变量状态的协议模糊测试方法及系统，其方法包括如下步骤：S1：静态枚举声明语句插桩分析阶段；S2：短生命周期枚举变量动态分析阶段；S3：静态赋值语句插桩分析阶段；S4：模糊测试阶段。其系统包括静态分析模块、动态分析模块、网络IO模块和变异反馈模块。本发明通过对待测协议实体程序的源代码进行静态分析捕获其中的枚举类型变量的分配和使用。通过监控这些枚举变量值域的变化来表征状态转换，并构建相应状态树结构，从而实现在不用额外人工分析的情况下对任意待测协议实体程序进行有状态灰盒模糊测试。
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公开(公告)号：CN119621527A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510154118.8
申请日：2025-02-12
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F11/3604 , G06F11/362
Abstract: 本发明涉及基于未覆盖边的有状态协议模糊测试方法，其方法包括如下步骤：S1：程序预处理；S2：对种子进行模糊测试；S3：状态选择；S4：种子调度。其系统包括测试准备模块、模糊测试模块、状态选择模块、种子调度模块。本发明通过对待测协议实体程序的源代码进行静态分析捕获其中的枚举类型变量的分配和使用。本发明通过分析程序控制流程图上未被模糊器探索到的代码块信息，来评估一个种子在模糊不同状态时的潜在收益，并分析种子触发的状态信息，让模糊器在选择更容易覆盖新程序分支的状态和种子，使得模糊测试系统的整体漏洞检测效率最大化。
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公开(公告)号：CN115984630A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310115352.0
申请日：2023-02-10
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于低维对比自适应的小样本开放集图像识别方法。本发明方法首先对开放图像数据集采样得到支持集和查询集，输入到视觉特征提取模块，获得对应的特征向量集；接着，利用低维对比嵌入模块将特征向量集转换为低维密集特征向量集；再构建任务自适应校正模块，支持特征向量集通过低维密集支持特征向量集进行校正重构，得到支持原型向量集；最后，将低维密集特征向量集、支持原型向量集和查询特征向量集输入度量分类模块得到查询集中样本类别。本发明方法利用低维对比嵌入模块动态地挖掘未知类样本表征模式，提升了未知类的识别精度，同时通过任务自适应校正模块减少未知类别中相似视觉特征的干扰，提高了已知类别的分类准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113538457B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110718738.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了利用多频动态空洞卷积的视频语义分割方法。本发明方法首先对视频数据的采样帧图像进行增强处理，并通过编码器提取浅层视觉特征图；然后构建特征频率分离模块获得视频帧对应的多频特征图，并将其输入动态空洞卷积模块，得到对应的多频高层语义特征图，再通过上采样卷积编码器获得视频帧的分割掩膜；利用随机梯度下降算法迭代训练模型直至收敛，将新视频输入模型得到语义分割结果。本发明方法对视频帧的特征图按不同频率分离以刻画不同视觉区域变化，能够减少低频视觉空间冗余信息、降低计算复杂度，通过动态空洞卷积自适应地扩大多频特征图的感受野，提升对视频不同语义类的判别能力，从而获得更优视频语义分割结果。
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公开(公告)号：CN113179457B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110256720.4
申请日：2021-03-09
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了无线可充电传感网络中的路过时空部分充电方法。现有的方法必须先将传感器充满电，才能为下一个节点充电。本发明方法首先构造无线可充电传感网络充电模型，删除充电路径中的无效节点，保证充电队列中能够顺利执行部分充电策略。当删除部分节点导致充电队列长度不足指定长度时，需要补齐队列长度，以保证整体充电效率不会下降。最后执行部分充电策略为移动充电车规划到达时间、停留时间、充电顺序。本发明提出的考虑时间空间因素的补齐队列策略可以保证本充电周期的充电效率不下降。本发明方法使用部分充电的方式来保证系统都较高的吞吐量和较小的死亡率。
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公开(公告)号：CN113422952B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110534056.5
申请日：2021-05-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于时空传播层次编解码器的视频预测方法。本发明方法首先对给定的原始视频进行采样获得帧序列并输入至低层视觉记忆编码器，得到低层视觉编码特征和低层记忆状态特征；然后分别利用时空传播模块从低层视觉编码表示中提取时空编码特征，以及通过高层语义编码器提取高层语义特征；再将得到的低层视觉编码特征、低层记忆状态特征和高层语义编码特征通过层次特征解码器进行信息融合，输出预测视频帧。本发明方法不仅能够将低层视觉记忆特征和高层语义特征相融合，并通过时空传播模块使得低层视觉信息沿时序方向传播，还能利用视频首帧的先验知识一定程度上解决视频帧模糊问题，从整体上提高预测视频帧的清晰度和视觉质量。
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公开(公告)号：CN112487304B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202011350826.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/951 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了基于观点向量化的影响力传播模型的建立方法。现有方法存在着局限性，模型无法有效的计算用户之间的影响力，通常只能在单一的社交网络或者群体环境中有着一定的效果。本发明方法首先爬取社交网络中用户原创内容的相关信息，并建立基于观点影响力的传播网络；利用随机游走，搜寻影响力传播网络中的与用户观点一致的局部影响用户集合；然后根据观点相似性，搜寻影响力传播网络中与用户观点相似的全局影响用户集合；搜寻影响力传播网络中与用户观点相反的用户集合；最后建立基于观点的影响力传播模型。本发明方法考虑了与用户观点相反的影响用户集合，能够建立更为准确反映基于观点下的影响力传播模型。
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公开(公告)号：CN113538457A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110718738.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了利用多频动态空洞卷积的视频语义分割方法。本发明方法首先对视频数据的采样帧图像进行增强处理，并通过编码器提取浅层视觉特征图；然后构建特征频率分离模块获得视频帧对应的多频特征图，并将其输入动态空洞卷积模块，得到对应的多频高层语义特征图，再通过上采样卷积编码器获得视频帧的分割掩膜；利用随机梯度下降算法迭代训练模型直至收敛，将新视频输入模型得到语义分割结果。本发明方法对视频帧的特征图按不同频率分离以刻画不同视觉区域变化，能够减少低频视觉空间冗余信息、降低计算复杂度，通过动态空洞卷积自适应地扩大多频特征图的感受野，提升对视频不同语义类的判别能力，从而获得更优视频语义分割结果。
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