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公开(公告)号：CN101908019A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010241546.8
申请日：2010-07-30
Applicant: 南开大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的网构软件可信性评估模型。针对网构软件的结构复杂性和系统的动态特性，利用软件体系结构的理论研究网构软件的系统结构，提出基于结构模式的网构软件可信性评估方法；建立网构软件的体系结构模型和语义结构模型，自顶向下对网构软件进行结构及语义分析；建立基于结构模式的条件概率矩阵和贝叶斯网络，提出进行系统可信性和结构可信性评估指标的计算方法，根据各实体可信性自底向上计算系统整体的可信性；使用贝叶斯网络进行综合以全面评估系统的运行特性，完善网构软件的可信性评估体系。本发明的网构软件可信性评估方法实践证明是可信的，具有系统性和完备性，可用于软件可信技术和软件评估技术领域。
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公开(公告)号：CN101902372A
公开(公告)日：2010-12-01
申请号：CN201010242783.6
申请日：2010-08-03
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种基于多分形小波的网络流量并行生成方法，属于网络工程与网络测试技术领域。本方法选用Haar小波基函数建立多分形小波模型，生成网络流量序列{X1，X2，...，Xn}；结合ON/OFF模型将网络流量序列进行拆分，利用Pareto分布生成的ON时间和OFF时间的时间长度序列交替叠加组成发送决策序列，对于多个发送端，可以形成一个决策矩阵；对于决策矩阵中的每一行，按照时间轴和流量序列，生成各自相应的流量发送序列，可组成流量发送矩阵，每一个发送端按照所对应的流量发送序列对流量进行发送。本发明所提出流量拆分方法，可以有效的用于将多分形小波模型生成的流量序列进行并行化实现。
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公开(公告)号：CN119580767A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411612880.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种检测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。将实时采集到的变压器的声纹数据和环境数据作为输入数据，通过预先训练完成的检测模型，根据输入数据得到变压器的状态，并当输入数据和用于训练该检测模型的样本数据之间的相关度低于预设的相关度阈值且输入数据的置信度低于预设的置信度阈值时，将输入数据作为目标样本，进而根据目标样本的及其标注对检测模型的模型参数进行调整。基于本说明书中的该训练方法，其用于训练模型的目标样本源于该检测模型使用过程中的输入数据，其可获得性更高，且该训练方法仅需要对检测模型的部分参数进行调整，所需计算资源较少，成本较低。
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公开(公告)号：CN114004340B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202111344376.0
申请日：2021-11-15
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于序列变换的循环神经网络可解释性方法、系统，包括：获取用户选择的待解释模型和预期输入至待解释模型的原输入、各组件的序列；计算各组件对应的组件内部重要性作为模型局部计算逻辑的解释；计算各个组件对应的组件中心重要性；从组件中心重要性数据库中获取与各组件的序列相似的数据；获取各组件的序列变异后的父代输入和交叉变换之后的子代输入，确定原输入中最关键的输入序列；确定待解释模型对于所计算的原输入的结果的解释。本发明可以探索多个输入序列对循环神经网络计算过程的影响，并将模型的计算过程和其训练过程联系起来，获知训练集对计算产生影响的部分。
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公开(公告)号：CN112614111B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202011552817.1
申请日：2020-12-24
Applicant: 南开大学
Abstract: 本申请提供了一种基于强化学习的视频篡改操作检测方法及装置，能够使得时间信息得到充分研究，有利于提高检测结果的准确性。该方法包括：确定待检测视频中一帧图像上的第一篡改区域；基于目标跟踪算法，在所述待检测视频中的其他帧图像中对所述第一篡改区域进行跟踪，确定所述其他帧图像中的篡改区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111026659B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201911230621.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 南开大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入表示的移动应用回调分析研究方法，该方法与传统代码分析技术和建模方法不同，提出利用智能化表示方法，对移动应用的回调结构以及相关代码进行上下文敏感的深度向量表示，进而基于嵌入式向量和分析结果进行相似度等新特性分析，并在此基础上，研究向量表示与这些特性的关系，进而进行可视化，从全新角度弥补传统回调分析方法在量化分析方面的不足。本发明的这种基于嵌入表示的移动应用回调分析研究方法，对软件工程领域近年来在代码向量表示及其应用方面的相关方法进行理解分析和实验尝试，对移动应用回调函数所面临的新问题，创造性的提出新的分析手段和解决方法，并在理论和实验方面验证其正确性和有效性。
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公开(公告)号：CN111445913B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010214245.X
申请日：2020-03-24
Applicant: 南开大学
IPC: G10L17/02 , G10L17/18 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的声纹特征提取方法和装置，解决了现有技术中声纹特征提取精度不够的问题。基于神经网络的声纹特征提取方法包括：利用卷积神经网络结合注意力机制对输入的目标语音数据进行特征提取，得到帧级特征向量序列；结合注意力机制对帧级特征向量序列进行降采样，以将帧级特征向量序列转化为预定维度的中间特征向量；对中间特征向量进行全连接操作，以获得句子级的声纹特征向量。
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公开(公告)号：CN115564698A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211270368.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 南开大学
Abstract: 本公开涉及光谱成像技术领域，具体地，本公开涉及基于相机阵列的多光谱成像方法及系统。该基于相机阵列的多光谱成像方法包括如下步骤：根据同一时间的多个光谱图像，对其背景、辐射数值和距离分别进行矫正，得到多个矫正光谱图像，其中，多个光谱图像，表征阵列镜头中每个镜头采集到的光谱图像；对多个矫正光谱图像偏差纠正，得到纠正光谱图像，其中，偏差表征不同光谱图像中图像内容的差异；将纠正光谱图像作为目标光谱图像。本发明基于相机阵列的多光谱成像方法，对同一时间，阵列镜头得到的光谱图像进行背景、辐射数值和距离的矫正，在对矫正后的光谱图像，进行偏差纠正，从而得到目标光谱图像，减少或避免光谱成像中存在偏差的问题。
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公开(公告)号：CN115541531A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211271136.7
申请日：2022-10-17
Applicant: 南开大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G01N21/65
Abstract: 本发明涉及蛋白质含量预测技术领域。基于二维相关光谱预测饲料中蛋白质含量的方法包括如下步骤：获取蛋白质含量为14％‑20％，脂肪含量为2.5％‑5％的多个饲料样品；将脂肪含量作为外部扰动，对饲料样品的近红外光谱进行二维计算；利用光谱仪扫描饲料样品的4000‑12000波数的4001个光谱点，得到近红外光谱的第一近红外光谱；对第一近红外光谱数据预处理，去除噪声，得到第二近红外光谱；建立二维卷积神经网络训练模型，将第二近红外光谱输入二维卷积神经网络训练模型；基于二维卷积神经网络训练模型，预测饲料中蛋白质含量。本发明基于二维相关光谱预测饲料中蛋白质含量的方法，预测饲料中蛋白质含量，结果准确性得以提高。
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公开(公告)号：CN112329633B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011225750.0
申请日：2020-11-05
Applicant: 南开大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种基于张量分解的情感识别方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，通过将多种模态的生理信号数据转换为张量数据，将张量分解为与多种模态分别对应的多个低秩矩阵，并且根据张量数据构建多种模态分别对应的多个图矩阵，其中图矩阵表征一种模态的生理信号数据对应的低秩矩阵中各元素之间的相似性，利用张量数据和图矩阵中的已知量，估算得到生理信号数据的缺失数据，从而补充完整的生理信号数据，然后根据完整的生理信号数据识别情感类别，从而实现了部完整的生理信号数据的情感识别，并且利用生理信号数据之间的相互关联性保证了准确率。
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