公开(公告)号：CN103823823B

公开(公告)日：2016-12-28

申请号：CN201310283857.4

申请日：2013-07-08

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 牛新征 ,  周冬梅 ,  侯孟书 ,  杨健

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了基于频繁项集挖掘算法的反规范化策略选择方法，具体的说是海量数据集上基于频繁项集挖掘算法的反规范化策略选择方法。本方法将频繁模式挖掘的方法首次用于指导数据库反规范化操作；以及基于精简前缀树的频繁模式挖掘算法中，提出了服务于数据库反规范化选择的全新的建立精简前缀树的过程和正确的计数方法。本发明有益效果表现在：通过关联规则的频繁项集挖掘算法，发现大量数据中项集之间重要的关联或者相关联系，指导DBA等开展数据库的反规范化策略的选择和构建，解决海量数据中因大量的表连接操作而带来的性能瓶颈问题。

公开(公告)号：CN103823466B

公开(公告)日：2016-08-10

申请号：CN201310195535.4

申请日：2013-05-23

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 屈鸿 ,  王晓斌 ,  柯星 ,  刘贵松 ,  侯孟书 ,  陈文宇 ,  冯旻昱

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于全局路径规划和局部滚动预测避碰规划相结合的双层规划方法，来解决动态环境下移动机器人路径规划问题。该方法主要包括两部分：全局路径规划和局部滚动预测避碰规划。本发明能够更好地实现机器人导航，提高机器人的智能性。运用双层规划方法能够避免规划初始的盲目性，减小问题的搜索空间；针对动态障碍物运行方向的不确定性，采用两种碰撞预测策略及两种相应的碰撞避免策略，能够很好地避开动态障碍物；特别地，为更好地适应环境的变化，在第二层规划中，加入基于行为方法中的Follow_wall（沿墙）行为，可使得在环境发生变化时，移动机器人仍能够安全无碰地到达目标点。

公开(公告)号：CN102355584B

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201110337754.2

申请日：2011-10-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 周益民 ,  侯孟书 ,  田玲

IPC: H04N7/26 ,  H04N7/32

Abstract: 本发明所要解决的技术问题是，提供一种使得编码器输出信号带宽稳定的基于帧内预测编码的模式码率控制方法，本发明对高、低比特率编码模式进行区分，使用不同的率失真模型来进行QP值的计算，具有很好的线性函数特性。每一帧编码完成后即可直接采用多元线性回归方式对率失真模型中α、β、γ三个参数进行实时更新，以便计算出更可靠的QP值来控制编码器输出恒定比特率。为了防止直接采用率失真模型计算QP值，可能会由于模型本身精度的波动，引起不恰当的QP计算结果，本发明通过波动范围限定处理来实现增量式QP值的调节控制，增量式控制即能保证QP值变化的方向或趋势符合调节目标的要求，又能防止波动误差。

公开(公告)号：CN103279958A

公开(公告)日：2013-09-04

申请号：CN201310210479.7

申请日：2013-05-31

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 屈鸿 ,  侯孟书 ,  王晓斌 ,  朱宗花 ,  刘贵松 ,  谢修蕊 ,  潘婷

IPC: G06T7/00 ,  G06T9/00 ,  G06N3/02

Abstract: 一种Spiking神经网络的图像分割方法，采用群体神经元对图像像素灰度值进行编码，其次设计一个含二维竞争输出层的递归Spiking网络，通过对网络进行训练，最终基于神经元的时间绑定特性并通过对图像进行解码得到分割结果。其可得到更佳的分割结果，采用含延时的递归网络，可反映时域信息，并体现出不同的动态性;采用winner-takes-all与STDP相结合的竞争学习规则，winner的设计便于处理时空图像信息；加入抑制型神经元可防止网络过度兴奋；设计相应的网络对象结构并采用同步与异步相结合的仿真策略实现MATLAB环境下的仿真；训练过程中调整“长期非winner神经元”的权值和阈值可避免局部收敛。

公开(公告)号：CN101706749B

公开(公告)日：2011-12-21

申请号：CN200910216239.1

申请日：2009-11-18

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王光卫 ,  范明钰 ,  侯孟书 ,  朱大勇 ,  宫亚峰

IPC: G06F11/36 ,  G06F21/22

Abstract: 该发明属于网络安全领域中的软件安全缺陷检测方法及所采用的功能模块构架装置。其方法包括待测软件及检测标准初始化处理，待测软件初步分析数据的预处理，按单一的安全缺陷标准依次检测及安全缺陷等级评估，安全缺陷综合处理及检测结果的存储和数据丢弃处理；功能模块构架包括待测软件及检测标准初始化处理、对待测软件初步分析数据进行预处理、按单一的安全缺陷标准检测及安全缺陷等级评估、安全缺陷综合处理、对检测结果存储和作数据丢弃处理的单元模块及数据库。该发明具有可对软件的安全缺陷进行整体检测及综合处理，检测范围广、对软件安全缺陷的适应性强，检测及综合处理结果准确性、可靠性高，对软件的功能和性能无特别要求等特点。