公开(公告)号：CN116756654A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310822787.9

申请日：2023-07-06

Applicant: 南通大学

Inventor： 詹广生 ,  王楚越 ,  宗烜逸 ,  赵婧雯 ,  程实 ,  何金凤

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提供一种基于半监督学习的数字化信息归并分类算法，检测原始数字化信息中的概念漂移数据，滤除噪声数据，降低对后续分类结果精度的影响；利用半监督学习训练K均值聚类算法，利用训练后算法训练数据块，构建基础分类器，通过对目标函数求解获得最优聚类中心；构建基于SDClass算法的归并分类器，计算每个数据块类标签的估计值，以及估计值与簇中心间距离，找出最近的簇，将对应的数据块划分到该簇中，实现数字化信息的归并分类。选取6种不同类型的数据集对所提方法展开实验测试，结果表明，所提方法针对不同类型的数据集均可实现高精准分类，且具有较高的分类效率。

公开(公告)号：CN116226863A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310019625.1

申请日：2023-01-06

Applicant: 南通大学

Inventor： 张金宝 ,  宗烜逸 ,  瞿燕 ,  周子杰

IPC: G06F21/57 ,  G06F11/36 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及网络通讯信息安全技术领域，具体涉及基于图神经网络的软件源码漏洞检测方法。本发明提取软件源码漏洞特征，针对漏洞特征进行词义分析。利用图神经网络，构建软件源码漏洞检测模型，对源码漏洞进行二次检测，去掉重读的源码，得到正确的代码。通过该检测模型的训练，每个漏洞特征节点将自身的特征信息传递给邻域节点，从而将漏洞特征进一步聚合并融合。再通过激活函数，将图神经网络中的漏洞节点信息进行变换，增强模型的检测能力。无论漏洞节点与邻域节点如何变化，最终的节点中心长度保持一致。在多级权重实时更新的条件下，聚合的信息特征也逐一采集到图节点中，由此获取的表征数据更加真实，最大限度地提高了源码漏洞检测效果。

公开(公告)号：CN115660734A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211385721.X

申请日：2022-11-07

Applicant: 南通大学

Inventor： 王则林 ,  张玮业 ,  周子杰 ,  宗烜逸 ,  程实

IPC: G06Q30/0202 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及机票预测领域，尤其涉及一种基于集成学习的不平衡机票价格数据预测模型。解决了不平衡数据处理性能的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：通过采集历史航班特征和价格序列；S2：对于价格，使用箱线法对异常值进行筛选删除，对于空值采用均值填充；S3：将节假日的价格数据作为少数类，正常时期的价格作为多数类；S4：构造成一个新的数据集D1D2；S5：重复步骤S5的过程m次，共生成m个新的数据集；S6：将步骤S5中模型M，采用以KNN，XGBoost，RF作为基学习器；S7：将步骤S5中的每个数据集作为输入。本发明的有益效果为：本发明可以得出更加稳定价格的预测结果。