公开(公告)号：CN107040520B

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN201710145729.1

申请日：2017-03-13

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 龚佃选 ,  王玲 ,  阎少宏 ,  魏传安 ,  冯立超 ,  姜自武 ,  杜丽萍 ,  张亚静 ,  郑石秋 ,  王宏 ,  张静 ,  吴飞 ,  齐雅静 ,  时建 ,  韩瑞祥 ,  胡梦辉

IPC: H04L29/06 ,  H04L9/32 ,  G06F21/60 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种云计算数据共享系统及方法，涉及数据信息安全技术领域，用以解决现有技术中云计算数据共享时方法不灵活以及安全性较低的问题，该系统包括第一用户、第二用户、第一服务器、云存储平台、第二服务器、第三服务器、第四服务器和第五服务器，第一服务器生成与密文索引相匹配的数据提取第一令牌；基于数据提取第一令牌生成的与数据提取第一令牌相匹配的数据提取第二令牌；对第一用户数据进行加密处理得到密文数据，将该密文数据存储至云存储平台，将该密文索引和密文数据存储地址存储至第三服务器，并将数据提取第二令牌发送给第一用户，将数据提取第一令牌发送给第四服务器。

公开(公告)号：CN108717506A

公开(公告)日：2018-10-30

申请号：CN201810663879.6

申请日：2018-06-25

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 赵海龙 ,  桑巧稚 ,  阎少宏 ,  郝一擎 ,  吴宇航 ,  王保荣 ,  陈学斌 ,  宁学斌 ,  龚佃选 ,  冯立超 ,  杨亚欣 ,  张月

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/04

Abstract: 一种预测焦炭热态强度的方法，包括以下步骤:数据预处理、训练、验证、测试的步骤得出。这种预测方法基于Sigmoid函数敏感区的正则化网络训练算法来修剪网络结构，删除多余的突触，网络泛化性能提高且占用更少的计算资源；该训练方法经过大量试验证明，采用配合煤的全水分、灰分、挥发分、硫分和黏结性指标作为输入参数，结合前向BP神经网络预测焦炭质量参数，克服了函数拟合等线性方法预测不精确的缺点。该预测方法能科学、准确地预测焦炭热态强度，合理利用炼焦煤资源，控制焦炭质量，降低配煤成本。

公开(公告)号：CN109002082A

公开(公告)日：2018-12-14

申请号：CN201811076892.8

申请日：2018-09-14

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 郝胜男 ,  冯立超

IPC: G06F1/16

Abstract: 本发明公开了一种笔记本光驱插拔装置，包括外壳，所述外壳内固定有滑轨，滑轨上滑动插接有托架，托架两侧设置有插槽，光驱盒的两侧设置有与插槽相配合的插条，插槽的外侧设置有若干个条形通孔，滑轨内活动插接有定位销，定位销穿过条形通孔之后与插条相互卡接。本发明能够改进现有技术的不足，便于光驱的拆装。

公开(公告)号：CN107040520A

公开(公告)日：2017-08-11

申请号：CN201710145729.1

申请日：2017-03-13

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 龚佃选 ,  王玲 ,  阎少宏 ,  魏传安 ,  冯立超 ,  姜自武 ,  杜丽萍 ,  张亚静 ,  郑石秋 ,  王宏 ,  张静 ,  吴飞 ,  齐雅静 ,  时建 ,  韩瑞祥 ,  胡梦辉

IPC: H04L29/06 ,  H04L9/32 ,  G06F21/60 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明公开了一种云计算数据共享系统及方法，涉及数据信息安全技术领域，用以解决现有技术中云计算数据共享时方法不灵活以及安全性较低的问题，该系统包括第一用户、第二用户、第一服务器、云存储平台、第二服务器、第三服务器、第四服务器和第五服务器，第一服务器生成与密文索引相匹配的数据提取第一令牌；基于数据提取第一令牌生成的与数据提取第一令牌相匹配的数据提取第二令牌；对第一用户数据进行加密处理得到密文数据，将该密文数据存储至云存储平台，将该密文索引和密文数据存储地址存储至第三服务器，并将数据提取第二令牌发送给第一用户，将数据提取第一令牌发送给第四服务器。

公开(公告)号：CN108717506B

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN201810663879.6

申请日：2018-06-25

Applicant: 华北理工大学

Inventor： 赵海龙 ,  桑巧稚 ,  阎少宏 ,  郝一擎 ,  吴宇航 ,  王保荣 ,  陈学斌 ,  宁学斌 ,  龚佃选 ,  冯立超 ,  杨亚欣 ,  张月

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/04

Abstract: 一种预测焦炭热态强度的方法，包括以下步骤:数据预处理、训练、验证、测试的步骤得出。这种预测方法基于Sigmoid函数敏感区的正则化网络训练算法来修剪网络结构，删除多余的突触，网络泛化性能提高且占用更少的计算资源；该训练方法经过大量试验证明，采用配合煤的全水分、灰分、挥发分、硫分和黏结性指标作为输入参数，结合前向BP神经网络预测焦炭质量参数，克服了函数拟合等线性方法预测不精确的缺点。该预测方法能科学、准确地预测焦炭热态强度，合理利用炼焦煤资源，控制焦炭质量，降低配煤成本。