一种面向试验资源世系的智能化试验任务确权方法及装置

    公开(公告)号:CN119336523A

    公开(公告)日:2025-01-21

    申请号:CN202411207643.3

    申请日:2024-08-30

    Abstract: 本发明提供了一种一种面向试验资源世系的智能化试验任务确权方法及装置。方法包括:构建去中心化、分布式资源世系数据平台;当客户端节点发送操作请求时,主节点启动对各备份节点中储存的试验资源的世系关系的校验,将储存的试验资源的世系关系存在异常的备份节点作为异常节点,通过纠错算法确定正确的试验资源的世系关系,并根据正确的试验资源的世系关系修正所述异常节点中储存的内容,实现各个备份节点中储存的试验资源的世系关系的同步;基于备份节点中所述试验资源的世系关系、各试验资源的开发人员信息,确定各试验资源的归属。本方法建立分布式资源世系数据平台,为确认试验资源的归属确权提供有效依据。

    一种面向舰船检测的红外图像显著性提取方法

    公开(公告)号:CN116503616A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310347232.3

    申请日:2023-04-03

    Abstract: 本专利公开了一种面向舰船检测的红外图像显著性提取方法。具体实现步骤如下:1.基于最小生成树进行超像素分割;2.基于舰船形状特征的红外图像背景种子区域生成;3.红外图像全局显著性计算;4.超像素邻接矩阵计算;5.基于海、船纹理特性的显著性修正;6.红外图像显著性区域提取。该方法采用最小生成树算法加速超像素分割,考虑了红外图像的成像特点,根据红外图像特性、舰船形状特征生成背景种子区域,对超像素灰度距离、几何距离进行非线性映射,计算图像全局显著性,通过超像素邻域关系和海面、舰船纹理区别计算各超像素局部纹理对比度,对红外图像显著性进行修正,实现最终显著性区域的提取,为后续的图像特征提取、目标检测奠定基础。

    一种船岸信息通信方法及装置
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116346421A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310170328.7

    申请日:2023-02-27

    Abstract: 本申请公开了一种船岸信息通信方法及装置,涉及的技术领域为海岸通信的技术领域。该方法包括:响应于接收到船基或岸基的IPSec安全网关设备发出的加密的数据包;若所述数据包的报文结构是ESP协议报文,则根据所述安全参数索引查找加密算法和安全规范;根据所述加密算法和安全规范验证所述数据包中ESP报文的完整性后,检测数据包是否为重放攻击;若所述数据包为非重放攻击,则根据所述加密算法和安全规范对所述数据包逆向解密,得到并将原始IP数据发送至核心网络层,以进行后续的处理和转发。该方法保证了在船岸通信这样高安全要求的场景下的传输数据的完整性和私密性。

    一种基于拓扑传递关系的体系脆弱性发现方法及系统

    公开(公告)号:CN108665003B

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201810456596.4

    申请日:2018-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑传递关系的体系脆弱性发现方法及系统,本发明根据节点数量与结构描述体系关系图,简化形成脆弱性关联图;通过体系内各系统节点之间的物理关系,分析节点间崩溃行为传递强度和概率,忽略部分微弱的传递关系,计算体系崩溃行为传递的关系矩阵;基于传递关系矩阵,计算体系的关键性指标向量;使用原始体系图的紧密度指标修正体系的关键性指标向量;基于关键性指标向量对体系进行聚类分层并进行结论分析。本发明充分利用了拓扑传递关系、耦合强度、局部结构相结合的思路,能够充分反映关键资源在体系中影响的深度和广度,能够快速发现体系的薄弱环节。

    一种基于拓扑传递关系的体系脆弱性发现方法及系统

    公开(公告)号:CN108665003A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201810456596.4

    申请日:2018-05-14

    CPC classification number: G06K9/6277 G06K9/6219

    Abstract: 本发明公开了一种基于拓扑传递关系的体系脆弱性发现方法及系统,本发明根据节点数量与结构描述体系关系图,简化形成脆弱性关联图;通过体系内各系统节点之间的物理关系,分析节点间崩溃行为传递强度和概率,忽略部分微弱的传递关系,计算体系崩溃行为传递的关系矩阵;基于传递关系矩阵,计算体系的关键性指标向量;使用原始体系图的紧密度指标修正体系的关键性指标向量;基于关键性指标向量对体系进行聚类分层并进行结论分析。本发明充分利用了拓扑传递关系、耦合强度、局部结构相结合的思路,能够充分反映关键资源在体系中影响的深度和广度,能够快速发现体系的薄弱环节。

    一种基于领域知识融合的行为预测方法及装置

    公开(公告)号:CN119227791A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411196734.1

    申请日:2024-08-29

    Abstract: 本发明提供了一种基于领域知识融合的行为预测方法及装置。方法包括:构建领域知识库知识图谱;待预测行为的对象的实时数据作为第一输入信息;由所述领域知识库知识图谱对所述第一输入信息进行匹配,若匹配成功则输出所述待预测行为的对象的行为;否则,获取第二信息,所述第二信息为用户的输入信息或第一输入信息中的实时数据,在第二信息为用户的输入信息时,基于所述输入信息确定所述待预测行为的对象的行为;在第二信息为第一输入信息中的实时数据时,对所述待预测行为的对象的行为进行推算,获取所述待预测行为的对象的最新实时数据,将推算的结果及所述待预测行为的对象的最新实时数据作为第一输入信息。

    一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行RCS测量并实现目标分类的方法

    公开(公告)号:CN116973864A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310690795.2

    申请日:2023-06-12

    Abstract: 本发明提供了一种用于船载雷达在运动条件下对目标进行雷达散射截面(RCS)测量并实现目标分类的方法,包括步骤1:在无目标时,实时采集海杂波数据并通过计算分析获得背景杂波信号频谱;步骤2:在目标RCS标定阶段,使用已知RCS的标准的标定球进行定标处理,步骤3:通过计算分析获取目标舰船的频谱信号;步骤4:对得到的舰船目标频谱信号进行杂波对消;步骤5:对杂波对消后的舰船目标回波数据进行RCS标定;步骤6:通过加权平均等方式获得目标初步的RCS测量结果;步骤7:根据计算得到的舰船RCS数值和长度,将目标粗略分为大型目标、中型目标和小型目标;步骤8:通过卷积神经网络,获得目标精细的分类结果。该方法提高了后续精细分类的稳健性。

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