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公开(公告)号：CN112989842A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110215070.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了多语义异质图的通用嵌入框架的构建方法，包括：步骤1：构建一种邻域探索策略α‑exploration，平滑的将DFS与BFS两种探索策略进行拼接，以适应不同的异质网络结构；步骤2：基于α‑exploration，构建HNSE模型，包括α‑exploration邻域探索层、多语义学习层和节点分类层，在保留节点的异构信息与语义信息的同时，学习节点的低维嵌入；步骤3：以残差的形式实现多层HNSE模型，并在多层HNSE模型后接全连接输出层；步骤4：构建HNSE的三种扩展策略。本发明通过聚合不同类型的相邻/元路径邻居节点来嵌入多语义异质图的每个顶点，并为HNSE设计了一种结合元路径邻居与直接邻居的节点聚合采样策略，以指导HNSE中的多头注意力机制，并利用元路径改善节点多语义信息的捕捉。
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公开(公告)号：CN112804101A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110031705.X
申请日：2021-01-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于投票与信用机制的主从多链跨链方法及系统，通过引入投票机制来决定记账权的归属，避免了节点之间的算力竞争，使系统中的节点都能公平地获得记账权；通过给节点赋予信用值，从而减小权益对系统的影响，同时对节点的行为进行量化评价能够更好地约束节点的行为，使其对恶意行为产生顾虑；并且在此基础上构建一个从链基于POVT共识，主链基于PBFT共识的主从多链分层跨链模型，并对其性能进行了实验分析，结果表明系统的效率有了提高，同时对诸如双花攻击、自私挖矿、权益粉碎等攻击手段都有一定的防御能力。
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公开(公告)号：CN111898041A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010700511.X
申请日：2020-07-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明公开了一种结合社交网络的圈层用户综合影响力评估及伪造判别方法，所述的圈层用户综合影响力评估方法包括：用户身份信息映射、用户间接影响力评估、用户直接影响力评估、用户影响力异常检测、影响力综合评估、影响力分层标签化等步骤。本发明通过对数据库中社交网络用户属性信息与圈层重点事件信息进行影响力的度量分析，并对量化的影响力进行异常检测，减少复杂关系网络中，对用户影响力评估的复杂度，最终通过标签化得到用户影响力评估结果进行语义化表达，直观易懂。
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公开(公告)号：CN110516702A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910650798.7
申请日：2019-07-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于流数据的离散路径规划方法，所述路径规划方法包括以下内容：输入起点及终点位置；定义路径网络拓扑结构中的节点结构；初始化节点结构输出路径网络拓扑结构信息；根据路径网络拓扑结构信息计算最短距离。通过十字链表存储结构替换邻接矩阵存储结构的方法对Dijkstra算法进行优化，分析得到路径权值影响因素，设置路径权值确定方法对路径权值进行计算，简化了算法的时间及空间复杂度，提高了路径规划结果的有效性。
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公开(公告)号：CN110428540A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910715704.X
申请日：2019-08-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G07C13/00
Abstract: 本发明公开了一种一体化智能投票系统，该系统包括远程端及智能票箱，所述远程端具体包括选票模板选择模块、选票快速生成模块和结构数据公示模块；所述选票快速生成模块包括选票信息录入模块、选票查看模块、验证模块、以及日志模块；所述智能票箱具体包括选票打印模块、选票识别模块和投票结果显示模块；所述选票打印模块包括自动滚轴分页进纸器和嵌入式选票打印模块；所述选票识别模块包括CCD光学扫描模块和嵌入式数据处理模块。本发明通过在web端设置自定义选票模板，适应用户不同的需求，并采用智能票箱能够准确识别选票，计票结果准确可靠，能够大大减少时间消耗同时节省会议人工开销，具有结构简单、成本低廉等优点，具有极大的推广应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110414719A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910604965.4
申请日：2019-07-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多变量灰色模型时间序列的车流量预测方法，所述方法包括以下内容：输入采集的观测站车流量和相关外部变量数据以及观测站信息数据；对输入的数据进行数据预处理；将进行数据预处理后的数据输入到基于数据分解的多变量时间序列融合预测模型和基于结果加权的多变量时间序列融合预测模型中进行预测；将预测值与实际值进行对比，输出最终结果。通过多种多变量时间序列预测模型的融合对高速公路的车流量进行预测，提高了预测精度，通过对交通领域中高速公路上的应用实现，可以帮助交通管理部门提高智能化管理水平，降低运营成本；通过应用演示系统的展示，可以直观为管理人员提供数据支撑，以便及时做出相应的决策并予以实施。
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公开(公告)号：CN110390816A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910650794.9
申请日：2019-07-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多模型融合的状态判别方法，所述方法包括以下内容：数据预处理，对采集的交通流数据进行数据预处理；特征选择，选择相关特征子集通过去除不相关及冗余特征降低数据维度；多特征聚类，通过对多维特征分析对交通流数据进行划分；实时分类，对交通流数据进行分类进行实时交通状态的判别。能够对当前网络拓扑中的路径的实时状态进行判别，为路径权值确定及后续的路径规划应用提供理论基础及技术路线；与传统的单特征阈值判别方法相比提高了准确性和有效性，同时，特征选择方法能够去除一些无关特征，提升判别的精度。
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公开(公告)号：CN104796407B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510127979.3
申请日：2015-03-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种未知协议特征的提取方法，它将每一种协议的数据帧随机分为两部分，对每一部分按字节进行切分，并统计每一字节出现的次数和频率，得到频繁字节；对频繁字节进行筛选，得到每一种协议对应的频繁字节；将一种协议对应的连续出现的频繁字节进行拼接，得到特征长串即频繁串，并筛选得到每一种协议的特征候选集；根据特征候选集将该协议的数据帧表征为向量；对特征候选集使用相关性特征选择CFS算法进行特征选择，将所选出的特征进行记录；利用KNN算法进行分类，并统计分类的准确率和识别率。本发明提供了一种未知协议特征的提取方法，帮助决策者高效地对未知协议进行识别。
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公开(公告)号：CN104767739B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510127523.7
申请日：2015-03-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种将未知多协议混合数据帧分离为单协议数据帧的方法，它包括以下步骤：S1.将二进制数据转换为十六进制格式，输入n行m列的混合未知协议数据帧；S2.计算所输入的未知协议数据帧的种类数的近似值K；S3.使用K‑means算法指定K值进行聚类，得到n个类簇；S4.使用基于熵的类簇评估算法进行评估每一个类簇的好坏；S5.将聚类效果好的类簇放入结果集中，提取该类的指纹信息，并存入指纹库。提供一种将未知多协议混合数据帧分离为单协议数据帧的方法，解决了混合协议种类数K的近似值计算困难，将不同的协议区分开困难，协议帧类簇的评估准确度低，难以直观有效的问题。
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公开(公告)号：CN107506229A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710555225.7
申请日：2017-07-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明设计与实现了一种基于Xen的无代理的恶意软件分析系统，以及虚拟机从内存中提取被删除的文件和虚拟机进程注入的方法。本系统的特色在与采用了无代理的Xen虚拟化技术，系统实现了在一个宿主机上对其他所有客户机进行管理，系统提供两种功能：从内存中提取被删除的文件功能和进程注入功能。两种方法的特色在于：无需再客户机上安装其他任何软件，在宿主机即可实现功能，降低了运维的成本。
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