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公开(公告)号：CN111881312B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010722578.3
申请日：2020-07-24
Applicant: 成都成信高科信息技术有限公司 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像数据集分类划分方法，包括：搭建预训练模型，生成一个投影矩阵组R，对图片图像数据进行缩放，并导入到预训练模型中；通过预训练模型对图片图像数据进行特征提取，生成一定维度的特征向量x；对每一个生成的特征向量x，对其进行L2正则化，将特征向量缩放为高维球形空间中的单位向量；对每一个投影矩阵Ri，对矩阵进行计算并得到其结果向量，取结果向量中最大数值所对应的索引作为该特征向量的哈希值hi；将计算出的所有矩阵哈希值hi进行组合，得到一组哈希值并将其作为图像特征量的哈希，将具有相同哈希值的图像划分为一类。通过本方案可以有效的对图像特征进行提取，精确对图像数据集进行划分，减少了哈希碰撞的概率。
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公开(公告)号：CN113341419A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110570221.2
申请日：2021-05-25
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于VAN‑ConvLSTM的天气外推方法及系统，方法包括以下步骤：按时序接收目标雷达图像，并对目标雷达图像进行编码；将编码后的目标雷达图像按时序分别输入ConvLSTM网络；将初始时刻的目标雷达图像以及编码后的初始时刻目标雷达图像、下一时刻目标雷达图像的共同输入第一VAN网络得到初始时刻的强对流天气外推图像；将上一时刻与当前时刻ConvLSTM网络的输出以及当前时刻的目标雷达图像共同输入至VAN网络进行预测求差异得到当前时刻的强对流天气外推图像。该方法能解决现阶段快速发生的灾害现象无法快速相应问题，实现实时、高效、海量的气象灾害预警。
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公开(公告)号：CN113157255A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110305383.3
申请日：2021-03-22
Applicant: 成都淞幸科技有限责任公司 , 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种面向语法树解码器的代码生成方法，包括以下步骤：将数据通过编码器解析生成AST，在AST结构上应用滑动窗口提取出AST结构特征，并对AST进行深层次节点进行遍历，获得AST中子父节点及兄弟节点的顺序关系；在AST中加入多层连接，设计稠密网络块结构，利用稠密连接方法对深层卷积网络进行训练形成稠密的卷积神经网络；设计过渡层结构，将设计的过渡层加入稠密的卷积神经网络中并进行卷积和池化操作，对稠密的卷积神经网络进行优化，输出特征图，生成代码。本发明在语法树解码中缩短各个网络层的连接，增加各个网络层的连接，缓解了网络加深带来的梯度消失问题，增强特征传播，促进特征共享，有效的减少了参数的数量。
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公开(公告)号：CN112185567B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011368975.1
申请日：2020-11-30
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G16H50/50 , G16H20/90 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出了中医临床辅助辨证模型的建立方法及系统，在基于编码解码框架的中医临床辅助辨证模型的方法中，首先使用Fast‑Text语言模型对中医临床文本数据做了数据表征，再基于编码解码框架在编码层使用双向门控循环单元，在解码层使用单向门控循环单元生成中医临床辅助诊断的结果。本发明将中医临床文本的多标签分类任务从另一个视角进行处理，转换成了中医临床文本的标签序列生成任务。采用生成方法处理多标签分类问题，将证候要素作为文本生成模型的最小语义单位进行诊断结果生成，可以解决传统的多标签分类方法无法预测未见证候描述的问题。
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公开(公告)号：CN112100626A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011016075.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种提高源代码审计漏洞命中率开发方法，包括以下步骤：源代码审计、漏洞特征提取、过滤漏洞误报、专家审核与反馈、扩增漏洞数据集、训练误报过滤器。本发明通过使用代码分析技术提取语法和语义信息，使用特征工程技术提取语法和语义特征，机器学习技术过滤漏洞报告中的误报，向用户提供一种低误报率的源代码审计方法，提高了静态扫描系统的可用性，来协助开发者交付更健壮的代码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111813580A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010722500.1
申请日：2020-07-24
Applicant: 成都信息工程大学 , 成都成信高科信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵表示的分布式模型训练优化方法，方法包括：节点配置，在子节点中搭建神经网络，通过前向传播获取参数，随机梯度下降算法更新参数，将节点搭建成完全二叉树集群的形式；消息上传，在不同的主机上搭建通讯协议，子节点将消息通过消息队列并行传输到根节点，并对神经网络中的节点进行验证；模型上传，将模型文件分割成等份，并标注索引，采用并行IO流的方式将模型文件上传到根节点；安全检测，根节点对消息队列进行安全检查，确认安全后，从队列中取出模型文件，按照分割后的模型的索引号组成完整的模型，并将其作为当前神经网络的隐含层进行迁移学习的训练。通过本方案能大大减少分布式训练的耗时，并提高模型的训练效率。
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公开(公告)号：CN110647575A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201810590137.5
申请日：2018-06-08
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式的异构处理框架构建方法，包括以下步骤：发布模块发送请求数据并通过订阅第一消息阻塞当前线程；服务调度模块接收请求数据并将其封装为中间文件包并写入缓存模块并通过订阅第二消息阻塞当前线程；计算引擎模块调用中间文件包并根据配置数据加载对应数据并处理，将处理后的最终文件包存储至缓存模块；计算引擎模块向服务调度模块发布第二消息；服务调度模块接收第二消息并识别第二结束标志，取消订阅第二消息；服务调度模块向发布模块发布第一消息；发布模块接收第一消息并识别第一结束标志，取消订阅第一消息；发布模块从缓存模块读取最终文件包获取数据处理结果；本发明提高了数据线上实时处理效率及消息的存储能力。
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公开(公告)号：CN109377159A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811092842.9
申请日：2018-09-19
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明属于程序控制装置技术领域，公开了一种软件建模过程实体演进系统及方法、处理器、终端；业务获取模块，获取关于业务的表格模板；业务分解模块，根据获取的表格模板，业务对象初步分解；关联关系形成模块，根据分解的业务对象，形成概念实体及落实关联关系；结构转换模块，用于物理表结构转换。表格包括：申请表、计划表、单据审批表、统计报表。所述业务分解模块进一步包括：对应单元，用于实现信息数据对应一个主业务对象；对象罗列单元，用于各类需要罗列的多行数据分解为子业务对象或称关联对象。本发明能够达到业务数据从源头直到物理表的全过程跟踪及关联的结果，能够实现所有业务物理表的推导及来源有迹可循。
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公开(公告)号：CN105743639B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510324929.4
申请日：2015-06-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种基于(k,n)门限秘密分享的失效份额恢复方法。当第r个份额持有者Pr的份额f(r)失效时，选择k个有效份额的持有者p1,p2,…,pk，其有效份额分别为F(1),F(2),……,F(k)；对每一个有效份额持有者pi，各自确定一个k‑1阶多项式gi(x)，计算出gi(1),gi(2),…,gi(k)，并分发给对应的有效份额持有者p1,p2,…,pk；计算g1(i)+g2(i)+…+gk(i)+F(i)＝h(i)；将获得的数据集{h(i),1≤i≤k}进行拉格朗日插值多项式算法得到一个k‑1阶多项式h(x)；计算得出h(r)的值，即是丢失的份额。本发明所述方法在不大于n‑k个份额失效后，可以在不暴露秘密的前提下得到恢复，增强了秘密分享系统的实用性。
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