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公开(公告)号：CN108597606A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810234091.3
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及基于血清学指标的躯体健康状态量化计算方法，属于生物医学技术领域。本发明首先选择能够反映躯体各方面功能状态的血清学指标构建量化计算体系；其次，根据各指标的临床含义和参考区间计算各项指标健康度，并对不同样本采取自适应权重计算方法得到量化指标权重；然后，分别量化计算个体的健康风险和功能状态情况，并结合个体慢性病患病情况，得到躯体健康状态的综合量化计算结果。在一定程度上弥补了量表法的准确性和全面性不足的问题。
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公开(公告)号：CN108492832A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810234234.0
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G10L21/007 , G10L19/02
CPC classification number: G10L21/007 , G10L19/0216
Abstract: 本发明针对传统实时变声算法如WSOLA算法等复杂度高、实时性差和转换语音质量低的问题，提出了基于小波变换的高质量声音变换方法。首先运用重采样的方法对原始语音信号先进行变调处理，变调后的语音信号时长会发生改变。然后对变调后的语音信号进行预加重、分帧和加窗处理。接着通过小波变换的方法获得当前帧的语音特征。根据该特征，对语音信号的转折部分做出检测与确定，通过保留转折区语音信号不变的方式提高语音信号的感知度。最后，为了提高语音转换的实时性，采用了点采样的方式进行语音规整完成语音转换。
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公开(公告)号：CN108491235A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810235689.4
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F9/44521 , G06F8/53
Abstract: 本发明涉及结合动态加载和函数Native化的DEX保护方法，属于计算机与信息科学技术领域中Android平台APP加固技术的一种。本发明第一步对应用的APK文件进行加固修改，加固过程首先通过apktool工具反编译应用APK文件，获取AndroidManifest.xml文件，修改应用启动入口，然后利用输入的待保护方法列表，生成植入代码，并植入原始DEX文件反编译得到的smali文件，重新生成DEX文件并重构，最后对DEX文件加密，输出得.jar，并重新打包生成APK。本发明第二步在APP运行过程中修改进程内存，首先启动壳DEX，运行植入的启动代码对原始DEX文件加密和动态加载,并重定向被保护的方法，接着，在函数调用时执行自定义的代码恢复被调用方法，调用原始函数，完成函数调用。
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公开(公告)号：CN108446736A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810236079.6
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6226 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种融合成对约束和规模约束的半监督聚类方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：随机从少量样本标签数据选择样本对生成约束对，采用并查集方法扩展约束对；使用加权KKZ算法初始化聚类质心，避免选择噪声或异常数据作为初始化质心；更新高斯混合模型的目标函数，将不同监督信息作为不同参数的惩罚项，实现多目标监督信息整合。由于本发明提供的半监督聚类方法将多目标监督信息融合至半监督聚类，既提升了聚类的准确性，又避免了产生空类或仅包含少量样本的无效类别。
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公开(公告)号：CN108388969A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810233655.1
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/0445 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明涉及基于时序特征的内部威胁人物风险预测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对人物的累计历史行为信息进行预处理和特征提取，包括对人物信息的量化采样、预加重和加窗，并将来自多域异构的人物数据提取为相应的数字特征；然后进行内部威胁人物预测模型合成训练，构建基于LSTM的内部威胁人物风险预测模型；最后使用基于LSTM的内部威胁人物风险预测模型进行风险预测评估以及预警。本发明相比其他常用方法有较高的准确率，为企业提供了一种量化内部威胁的依据，提供了一种分层的内部威胁人物预警模式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108376254A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810236422.7
申请日：2018-03-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及融合多源特征的内部威胁人物检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先对待处理的多源数据进行预处理与特征提取，包括处理数据中的空缺值、异常值，进而根据不同数据的特点，遵循特征提取的基本原则，对不同数据进行特征提取，得到53维的内部威胁人物特征向量；然后进行孤立森林模型训练，构建内部威胁人物检测模型；最后利用构建的原始模型进行内部威胁人物检测，并给出判定结果。本发明在实际应用场景中，可明显提升内部威胁人物检测性能，且算法执行时间较传统算法短，有效实现了内部威胁人物检测。
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公开(公告)号：CN107179939A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710332983.2
申请日：2017-05-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种信息安全竞赛题目可用性检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明通过撰写定时监控脚本，对竞赛题目的相关服务，相关服务密码以及题目文件的完整性进行监控，从而对题目可用性状态进行检测，保证竞赛的顺利进行。本发明可以对信息安全竞赛题目的可用性进行检测，其方法适用于各种信息安全竞赛。
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公开(公告)号：CN107169351A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710331198.5
申请日：2017-05-11
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: G06F21/552 , G06F21/566
Abstract: 本发明涉及一种结合动态行为特征的Android未知恶意软件检测方法，属于计算机与信息科学技术领域。本发明首先将被检测软件输入到系统中；然后，系统会对软件包进行解压缩与反编译，并提取结果文件中的静态特征；同时，系统会在Android模拟器中运行该软件包，使用基于LKM(Loadable Kernel Module，可加载内核模块)的行为监控系统监控软件的动态行为，并记录日志，在日志中提取软件的动态行为特征；最后，将提取出的动静态特征进行归一化处理，输入到训练好分类算法分类检测模块中，该模块可根据输入的动静态特征数据自动判断出被检测软件是否为恶意软件。本发明具有较高的检测效率及准确率，可应用于Android应用市场等软件平台的安全检测中。
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公开(公告)号：CN106445921A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610868390.3
申请日：2016-09-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/277
Abstract: 本发明涉及一种利用二次互信息的中文文本术语抽取方法，属于计算机科学与自然语言处理技术。本发明首先基于核心词前后扩展，结合二次互信息、词频、词长和词性特征，将核心词扩展成多个候选术语，然后根据术语间的嵌套关系、词长、词频特征去除候选集中的冗余术语并对术语进行打分排序。本发明综合考虑了术语的语言规则和统计特征，提高了术语抽取的准确性。
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公开(公告)号：CN103235772B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310074883.6
申请日：2013-03-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及一种从中文文本或文本集中自动提取人物关系的方法，属于计算机科学与信息抽取技术领域。在该方法中，利用了句义模型特征用于判定关系属性归属，并结合关系属性消歧、人物关系强度计算的方法等，将分散在文本或文本集中的人物关系自动提取出来，利用人物关系网络进行组织，并且通过人物关系图的方式进行展示（包括展示人物关系属性和关系强度）。本发明引入句义模型特征提升了实体关系提取方法的准确性，丰富了人物关系提取方法。此外，随着文本集中关于中心人物的文本数目的增加，该发明方法对中心人物的人物关系提取将越来越准确和全面，适用范围越来越广。
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