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公开(公告)号：CN109272225A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811046244.8
申请日：2018-09-07
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种Bug追踪系统测试人员重要性排序方法，至少包括以下步骤：建立测试人员关系网络，计算每个连接的权重；多次迭代计算每个测试人员的重要性值直至每个测试人员的重要性值收敛；比较所述每个测试人员的重要性值，所述重要性值越大则测试人员越重要。本发明通过使用该方法得到的测试人员重要性排序结果与测试人员的实际工作表现相符合，通过随机删除和选定删除排名较高的测试人员后的数据集所得实验结果表明该方法具有稳定性，因此可以采用该方法评估测试人员对测试阶段的贡献度，为测试人员的报酬分配提供参考依据，进而帮助系统管理人员提高软件测试和Bug追踪的工作效率。
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公开(公告)号：CN108898562A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810652664.4
申请日：2018-06-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的移动设备图像去雾方法，包括以下步骤：获取实时采集的有雾图像；有雾图像输入区域检测网络，逐区域地提取有雾图像特征并输出有雾图像相关的特征图；特征图传入非线性回归网络层，获得有雾图像每个小区域的媒介透射率，得到透射率矩阵；透射率矩阵传入导向滤波模块，输出精细化透射率矩阵；通过透射率矩阵和有雾图的灰度图来计算大气光；通过透射率矩阵恢复所述采集到的有雾图像获得去雾后的图像。本发明通过具有区域检测功能的深度神经网络模型作为去雾方法的主体模型，在训练网络模型时不需要把图像裁剪成固定大小的图像块，扩大了各层的网络节点的感受野，充分考虑到图像中各个区域间的关系。
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公开(公告)号：CN102156893B
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201110072725.8
申请日：2011-03-24
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了RFID设备网络环境下采集数据的清洗系统及方法，其特征在于服务器管理员通过服务器端用户输入管理单元，输入全局数据清洗单元运行的定制参数，客户端数据缓冲单元获取到识读器发送过来的数据，将之存储在缓冲区；通过局部数据清洗单元进行数据清洗；后通过客户端与服务器端通信单元发送到服务器端的全局数据缓冲单元，再由全局数据清洗单元进行数据清洗对客户端发送来的数据流统一清洗，包括单路过滤、多路校正、多路判决、多路归并的清洗操作，清洗之后，依据上层应用的数据格式，转换为上层应用需要的数据，并发送过去。该清洗系统及方法具有支持分布式环境，自适应的清洗策略调整，以及自定义的用户清洗操作定义等优点。
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公开(公告)号：CN101917394B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201010202939.8
申请日：2010-06-13
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种在手机设备上进行数据共享的中间件系统及工作方法，该系统应用于至少一个服务器端和两个以上运行于手机设备的客户端组成的系统中；客户端包括客户端项目管理单元，客户端消息转换单元，客户端缓存单元，客户端通信单元，客户端DOM操作单元，客户端消解策略单元，客户端冲突消解单元；服务器端具有：服务器端消息队列管理单元，服务器端存储单元，服务器端通信单元，服务器端消解策略单元，服务器端DOM操作单元，服务器端冲突消解单元。通过上述各单元的数据传输和处理，使两个终端互相发送消息，并对接收到的消息进行处理，进而继续发送处理过的消息，并且程序可进行回滚，这样也保证了两个终端之间消息的双向同步。
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公开(公告)号：CN101883098A
公开(公告)日：2010-11-10
申请号：CN201010202660.X
申请日：2010-06-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种RFID设备网络环境下分布式复杂事件检测的系统及方法，包括服务器端和客户端、RFID识读器和能够被识读器识别的标签；所述服务器端包括：用户输入管理单元，事件解析单元，任务队列生成单元，检测任务共享单元和任务监控单元；所述客户端包括：任务获取单元，任务解析单元，事件发生单元，事件过滤单元，任务处理单元和任务输出单元；通过事件过滤、复合事件检测和事件聚合功能的事件处理，以实现RFID设备网络环境下检测复合事件检测。该系统支持分布式环境、支持多种事件构造符、支持非自发事件以及支持聚合事。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120068083A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510070416.9
申请日：2025-01-16
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/045 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F40/253 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种利用图嵌入组件构成特征图结构进行代码漏洞修复检测的方法，包括如下步骤：S1、获取漏洞修复后的目标数据集；S2、利用图嵌入组件将文本特征编码表示为文本的语法和语法信息并捕获文本关键字的特征结构图；S3、获取目标数据集的非文本特征，将非文本特征视为单独的节点，将文本特征图和非文本特征节点聚合成一个文本和非文本聚合图，文本和非文本聚合图的每个节点上的的代码信息和相似度信息；S4、在权重赋能组件中，将代码信息和相似度信息进行相似度计算；S5、将权重赋能过后的代码的节点信息输入到分类器中，获得检测结果。本方法能够在更高层次上捕捉漏洞修复的核心特征，从而提升漏洞修复检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN114995818B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210395425.1
申请日：2022-04-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种Simulink模型到C语言的优化参数自动配置方法，包括：使用现有的随机生成工具生成Simulink模型，构建强化学习代理，将图结构输入至强化学习代理，所述强化学习代理根据输入信息选择Simulink模型下一步要执行的动作，并将要执行的动作传送至Simlink模型；将选择的参数序列用于当前Simulink模型编译为C语言的过程中，更新强化学习代理，根据时间加速比对强化学习代理进行更新，将新的Simulink模型输入至完成更新的强化学习代理中进行优化参数的推荐，该方法求出的参数编译成的C语言的执行时间将比使用Matlab自行推荐的参数编译成的C语言的执行时间更短。
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公开(公告)号：CN119722539A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411772988.3
申请日：2024-12-04
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种用于低光图像增强的双层图推理方法，利用伽马校正来生成不同曝光水平的图像，并计算相应的权重矩阵。在对不同曝光的低光图像进行加权融合后，利用图卷积神经网络的特性，构建图卷积增强优化模块，持续更新图节点信息。得到的去噪图像从空间和通道两个维度进行增强。本发明对原始的低光图像进行伽玛校正，生成一系列突出不同区域特征的增强图像。为了避免图像过度曝光带来的噪声，根据生成图像的特征构造图像融合权矩阵，将其与原始图像进行加权融合。
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公开(公告)号：CN114968251B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210405164.7
申请日：2022-04-18
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种优化参数自动配置方法，包括：从Simulink数据库中获取Simulink模型并获得破环模型，对破环模型进行基本参数配置；采用随机森林建立替代模型，基于遗传算法选择替代模型候选优化序列的一个子集，并将该序列加入到初始优化参数种群中，不断迭代得到最佳优化参数配置；建立替代模型：更新替代模型；选择优化序列，随机初始化固定数量的由优化序列构成的种群，替代模型预测运行时间并使用适应度函数计算种群中每一个优化序列的适应度得分，将适应度得分最高的序列作为优化序列，该序列的参数配置为最优参数配置。
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公开(公告)号：CN114791878B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210348499.X
申请日：2022-04-01
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于可控断言突变的Simulink软件测试方法，包括：生成测试用例组成稳定的测试用例集并对该稳定的测试用例集进行维护，将该测试用例集放入测试用例池中进行规范化检查；分别打开测试用例集的模型并检查其可用性，采用执行路径覆盖法收集模型的覆盖信息，收集模型中每个模块的输入和输出值并保存，根据变量信息合成判断条件，并依据判断条件加入选择模块，根据马尔可夫链蒙特卡罗算法采样合成多样性区域并加入选择模块不执行分支，最终获得新待测用例；将得到的新待测用例存为变体模型，采用差分测试方法比较变体模型与原始模型从而获得软件中存在的缺陷；该方法也可以有效的发现以往方法发现不了的深层次的软件缺陷。
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