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公开(公告)号：CN114926679A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210518887.8
申请日：2022-05-12
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/30 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于图像分类技术领域，公开了一种进行对抗防御的图像分类系统及其方法，所述的系统包括数据库单元、预处理单元、图像分类单元以及可视化单元，数据库单元分别与预处理单元、图像分类单元以及可视化单元连接，预处理单元设置有对抗防御模型，图像分类单元设置有图像分类模型；所述的方法包括如下步骤：建立图像分类模型和对抗防御模型；将待分类图像输入对抗防御模型进行预处理，得到预处理后图像；将预处理后图像输入图像分类模型进行分类，得到图像分类结果。本发明解决了现有技术存在的图像分类的模型失效，预测结果失去准确性和可信性的问题。
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公开(公告)号：CN114627363A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210216773.8
申请日：2022-03-07
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/00 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于船舶检测技术领域，公开了一种基于多任务学习的全景海上船舶态势感知方法，包括如下步骤：获取遥感图像训练数据集；根据遥感图像训练数据集建立多任务学习的全景海上船舶态势感知网络模型；获取实时遥感图像数据；将实时遥感图像数据输入全景海上船舶态势感知网络模型进行多任务的船舶态势预测，得到船舶态势预测结果；根据船舶态势预测结果进行海上船舶态势可视化。本发明解决了现有技术存在的缺乏对于具体环境的考虑导致的实用性低，检测准确性低，以及不同态势感知系统之间相互孤立导致的海上船舶态势感知结果具有非唯一性影响最终的检测准确性的问题。
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公开(公告)号：CN114566046A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210194244.2
申请日：2022-03-01
Applicant: 海南大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967
Abstract: 本发明属于数据预测技术领域，公开了一种短时交通状况预测系统及其方法，所述的系统包括数据处理单元、模型预测单元、数据库单元以及交通状况查询单元；所述的方法包括如下步骤：初始化短时交通状况预测系统，基于神经网络建立短时交通状况预测模型；使用短时交通状况预测模型进行预测，得到并存储短时交通状况预测结果；获取交通状况查询信息并匹配对应的短时交通状况预测结果；根据匹配到的短时交通状况预测结果生成并显示可视化图像。本发明解决了现有技术存在的预测模型实用性低，预测结果准确性低以及预测资源消耗大的问题。
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公开(公告)号：CN114510527A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210096842.6
申请日：2022-01-26
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于船舶检测技术领域，公开了包括数据预处理单元、数据库单元、数据可视化单元以及船舶轨迹异常检测单元；所述的方法包括如下步骤：初始化船舶轨迹异常检测系统，建立异常检测模型；获取并存储船舶轨迹数据；根据船舶轨迹数据进行船舶轨迹可视化展示；对船舶轨迹数据进行预处理，得到并存储预处理后数据；将预处理后数据输入异常检测模型进行船舶轨迹异常检测，得到并存储异常检测结果；根据异常检测结果进行异常轨迹可视化展示。本发明解决了现有技术存在的人力及时间成本投入大、工作量大、工作要求高、由于天气原因导致的精确性低以及检测步骤复杂的问题。
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公开(公告)号：CN114493699A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210090544.6
申请日：2022-01-26
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q30/02
Abstract: 本发明属于数据检测技术领域，公开了一种基于异常检测的消费预警系统及其方法，所述的系统包括数据可视化单元、数据库单元、数据获取单元、数据处理单元以及欺诈检测单元；所述的方法包括如下步骤：初始化消费预警系统，建立异常检测模型；获取并存储互联网的商家的用户消费与评价数据；对用户消费与评价数据进行标准化处理，得到并存储标准化数据；将标准化数据输入异常检测模型进行欺诈检测，得到并存储异常商家及其对应的离群值；根据异常商家及其对应的离群值生成并显示热力值地图。本发明解决了现有技术存在的欺诈行为难以区分、数据集难以采集的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105245399B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201510565636.5
申请日：2015-09-08
Applicant: 海南大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/801
Abstract: 本发明涉及一种端到端网络通信路径中瓶颈链路的度量方法，包括S1、捕获探测数据包队列在每一个链路上的平均传输间隔，从而确认拥塞链路；S2、度量拥塞链路的容量；S3、计算拥塞链路的可用带宽；S4、在拥塞链路中找出待测路径的瓶颈链路，并输出它的位置、容量和可用带宽信息。通过发送一组探测数据包队列，该组数据包队列从源节点传送到目标节点，跟踪该队列在每一段链路上的内部数据包传输间隔，捕获探测数据包队列在每一个链路上的平均传输间隔即PPD值，确认拥塞链路；在一个度量周期内，获知端到端通信路径中瓶颈链路的位置、可用带宽、带宽物理容量上限；且基于主动探测机制，无需在网络路径的沿途各节点中安装软件，适用范围广泛。
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公开(公告)号：CN115333921B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202211001874.X
申请日：2022-08-20
Applicant: 海南大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L41/12 , H04L41/14
Abstract: 本发明涉及一种微服务异常根因定位方法及装置，在获取微服务的调用链数据与监控指标数据后，根据调用链数据执行异常检测，筛选出异常的微服务，作为异常服务；根据异常服务构建异常服务组合拓扑图，并结合异常服务组合拓扑图与监控指标数据，为异常服务组合拓扑图赋予状态信息，以完成异常服务组合拓扑图的构造。最后，对构造完成的异常服务组合拓扑图执行根因定位。基于此，可快速准确地检测出微服务中的异常，并根据根因定位迅速确定异常的位置，便于有效管理微服务，保障微服务系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN111562943B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202010357023.3
申请日：2020-04-29
Applicant: 海南大学
IPC: G06F8/75 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于事件嵌入树及GAT网络的代码克隆检测方法和装置。本发明的基于事件嵌入树及GAT网络的代码克隆检测方法将源代码转换为其对应的流程图，并使用自定义的IR中间表示文本对该流程图进行描述；通过事件嵌入层(Event Embeddinhg)对IR中每一个节点的语句进行事件嵌入计算，得到节点向量矩阵(Node Vector Matrix)；通过GAT图注意力网络对节点向量矩阵每一节点的事件嵌入向量进行调整融合，使其感知上下文节点的事件嵌入语义，得到节点上下文矩阵(Node Context Vector Matrix)；使用卷积层对节点上下文矩阵中每个节点进行卷积计算，从而提取该程序流程图最终的向量表示；使用该向量表示通过分类器(classifier)判断两个代码片段是否为克隆代码对。
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公开(公告)号：CN115333921A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211001874.X
申请日：2022-08-20
Applicant: 海南大学
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0677 , H04L41/12 , H04L41/14
Abstract: 本发明涉及一种微服务异常根因定位方法及装置，在获取微服务的调用链数据与监控指标数据后，根据调用链数据执行异常检测，筛选出异常的微服务，作为异常服务；根据异常服务构建异常服务组合拓扑图，并结合异常服务组合拓扑图与监控指标数据，为异常服务组合拓扑图赋予状态信息，以完成异常服务组合拓扑图的构造。最后，对构造完成的异常服务组合拓扑图执行根因定位。基于此，可快速准确地检测出微服务中的异常，并根据根因定位迅速确定异常的位置，便于有效管理微服务，保障微服务系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN114997144A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210713652.4
申请日：2022-06-22
Applicant: 海南大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于信息检测技术领域，公开了一种基于多维特征的虚假信息检测系统及其方法，所述的系统包括历史评论文本采集单元、待检测评论文件接收单元、数据库单元、虚假信息检测单元以及人机交互单元；所述的方法包括如下步骤：获取历史的评论文本数据集，并基于历史的评论文本数据集建立虚假信息检测模型；获取待检测评论文件，并对待检测评论文件进行预处理，得到待检测词集；将待检测词集进行处理，得到对应的多维特征；将多维特征输入虚假信息检测模型，得到虚假信息检测结果。本发明解决了现有技术存在的效率和准确性低，实用性低，效果差，无法识别评论信息中的关键特征的问题。
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