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公开(公告)号：CN106131870A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610436455.7
申请日：2016-06-15
Applicant: 扬州大学
CPC classification number: H04W40/02 , H04W24/02 , H04W28/0289 , H04W40/20 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种面向复杂任务的无线传感器网络自组织调整方法。本发明初始化整个无线传感器网络，传感器节点建立自己的连接关系，sink节点从外界接收任务并将其发送给某个传感器节点，该传感器节点称为任务的管理节点，管理节点在任务分解完成后进行任务的分配，管理节点根据各传感器节点参与任务的情况，调整与传感器节点间的连接关系。本发明克服了过去路由自组织算法有LEACH、HEED、GAF、DSBCA等并不是面向复杂任务的且需要耗费大量时间搜索合适的节点同时也增加了网络通信负载等缺陷。本发明能够迅速而准确地匹配资源需求，从而大大提高任务完成的效率与实时性，能够用于求解复杂任务，分布式的自组织调整算法，仅需要传感器网络的局部信息。
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公开(公告)号：CN103455412B
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201310434951.5
申请日：2013-09-23
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机进程代数的并发系统性能模拟方法，属于计算机应用技术领域。现有并发系统的随机模拟技术中，系统从初始状态运行到稳态状态的预热过程会花费很长时间，且这种耗时会随着系统规模的增加而增加。本发明所述的方法利用Fluid逼近技术速度快且几乎不受系统规模影响的优点，迅速求解出系统的近似平衡态,让系统从平衡态附近直接出发进行模拟来提取系统性能参数，省去了预热过程的耗时，能够有效提高算法的收敛速度和降低计算资源的消耗。
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公开(公告)号：CN105182943A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510626748.7
申请日：2015-09-28
Applicant: 扬州大学
IPC: G05B19/418 , H04B3/54 , G08C17/02
CPC classification number: G05B19/4185 , G08C17/02 , H04B3/54
Abstract: 本发明涉及基于Android和电力载波的智能楼宇监控系统。本发明以电力线为媒介传递数据包，由控制端、集中器及多个终端三大部分组成；所述控制端有PC控制端、手机控制端，PC控制端与集中器通过串口线连接传输数据，手机控制端与集中器通过GSM网络连接传输数据，集中器与下级终端通过电力线连接传递数据。本发明克服了低压电力线载波通信噪声干扰强、信号衰减大、随机性和时变性等缺陷。本发明将电力载波有线通信与GSM无线通信相结合，扬长避短，充分发挥各自优势，扩大通信范围且减少干扰，利用PC端进行监控，实现智能楼宇内部动态点监测、防盗报警、温度监控等多方面，区域性的智能楼宇监控网，进而发展成广域智能楼宇监控网。
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公开(公告)号：CN104572111A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510027127.7
申请日：2015-01-20
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了软件开发领域内的一种基于相关主题模型的程序理解和特征定位方法，包括以下步骤：1）导入需要理解的软件系统的源代码，提取类文件，并对其进行预处理；2）利用相关主题模型为经过预处理的类文件进行建模，生成程序特征网络；3）输入特征并将特征扩展为特征集，利用相关主题模型预测上述程序特征网络中与该特征集有边的结点；4）将所预测的结点进行排序；5）为排序后的结点生成内容摘要和排序摘要以供使用者参考；6）输出排序后的结点对应的类文件及其摘要，利用本方法可使得开发人员可对整个系统有一个更加简单和快速的理解以及在定位软件特征时候为开发人员更加精准的结果，本发明可用于软件开发维护中。
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公开(公告)号：CN103942459A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410201645.1
申请日：2014-05-13
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明属于农业技术领域，涉及一种遥感监测小麦叶面积指数的方法。该方法包括：(1)获取训练样本数据：以试验样点小麦生育期实测LAI数据为基础，同步获取该区域的遥感数据，分析植被指数与LAI的相关性,筛选出极显著相关的植被指数作为训练模型的输入参数；(2)以极显著相关的植被指数为输入参数，LAI值为目标值，利用训练样本训练基于径向基与多项式核混合的MK-SVR，得到每个生育期的MK-SVR-LAI模型；(3)选定检验样本，利用步骤(2)建立的模型反演小麦LAI，实现遥感监测小麦叶面积指数。本发明为提高遥感反演小麦LAI精度提供了一种新方法，近而为小麦不同长势参数遥感监测提供理论和技术上的支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103927177A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410156746.1
申请日：2014-04-18
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了软件工程领域内的基于LDA模型和PageRank算法建立特征接口有向图的方法，包括如下步骤：1)选取适当的开源软件库作为代码支持；2)通过LDA主题模型提取出项目对应的主题作为该项目的特征集合；3)检索各项目中的接口信息，与各项目对应的特征集合建立联系，构成由项目特征集合指向项目接口集合的特征-接口有向图，利用PageRank算法计算接口在项目内部的调用次数作为特征-接口有向图中边的权值；4)在构成特征-接口有向图后，程序开发人员根据待开发项目的特征与所述特征-接口有向图中的特征进行匹配，根据有向图边的指向关系推荐可能的最优接口列表供开发人员选择使用，本发明提高了软件开发的效率，可用于软件开发中。
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公开(公告)号：CN103455412A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310434951.5
申请日：2013-09-23
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机进程代数的并发系统性能模拟方法，属于计算机应用技术领域。现有并发系统的随机模拟技术中，系统从初始状态运行到稳态状态的预热过程会花费很长时间，且这种耗时会随着系统规模的增加而增加。本发明所述的方法利用Fluid逼近技术速度快且几乎不受系统规模影响的优点，迅速求解出系统的近似平衡态,让系统从平衡态附近直接出发进行模拟来提取系统性能参数，省去了预热过程的耗时，能够有效提高算法的收敛速度和降低计算资源的消耗。
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公开(公告)号：CN119805758A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411860996.3
申请日：2024-12-17
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种自制AR光学结构的多功能显示系统及方法，包括AR消防头盔主控制模块、自制AR光学结构、传感器模块、陀螺仪数据处理模块、GPS处理模块、语音模块、无线模块、通信模块和云平台；将各模块进行初始化，AR消防头盔主控制模块接收各类传感器数据；基于FreeRTOS嵌入式操作系统的AR消防头盔主控制模块实时同步读取和处理外围模块传输过来的数据；利用滤波算法将数据进行优化处理；保存本次数据以便和上次数据进行对比；最终将AR消防头盔主控制模块处理后的结果输出在自制AR光学结构上。本发明解决了直接照射到半透镜时可能出现的图像翻转和焦距不足的问题，确保了人员看到的是正立且清晰的图像，成本较低，适用领域广。
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公开(公告)号：CN114462043B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202111629096.4
申请日：2021-12-28
Applicant: 扬州大学 , 蚂蚁金服(杭州)网络技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的Java反序列化漏洞检测系统及方法，包括：漏洞数据采集；构建序列化感知的代码属性图SCPG，挖掘潜在漏洞调用链；利用强化学习对模糊测试的种子调度过程进行建模，训练模糊决策模型；对待检测的JAVA文件进行静态分析，构建序列化感知的代码属性图SCPG并识别潜在漏洞调用链，使用模糊决策模型对潜在漏洞调用链进行验证，输出存在利用风险的反序列化漏洞调用链。本发明可以一定程度上解决传统JAVA反序列化漏洞调用链挖掘方法中人工开销大、精度不高的问题；并且相较于基于变量可控性分析的JAVA反序列化漏洞调用链自动挖掘方法，本发明可以通过模糊测试对挖掘得到的潜在漏洞调用链进行验证，使得实际应用领域更广、精度更高。
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公开(公告)号：CN119250065A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411348482.X
申请日：2024-09-26
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F40/279 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于解缠结图神经网络的实体对齐方法及系统，所述方法包括：构建关系反射邻域路由机制，将实体的邻域划分成多个语义不同的部分，并为实体不同方面学习相应的表示；对微解缠结阶段输出的表示施加互信息正则化约束，以减少实体不同方面的表示之间的相关性；引入对齐感知自注意力，自适应地为实体的不同方面分配合适的权重，并将多个方面表示的相似度加权求和以得到最终的实体相似度；训练多个具有不同方面值的种子生成器，迭代地选择具有特定稀疏度的实体对种子，并将其加入到最初的训练数据中。本发明从微观和宏观两个层面学习解缠结的实体表示，缓解了不同知识图谱中等价实体的邻域异质性问题，提高了实体对齐的准确性与鲁棒性。
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