公开(公告)号：CN118418568A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410652493.0

申请日：2024-05-24

Applicant: 南通大学

Inventor： 关忆萌 ,  杨建炜 ,  潘铭秀 ,  侯愽奇 ,  周子杰 ,  张帆 ,  孟凡瑞 ,  罗宇轩 ,  王飞艳 ,  杨维维 ,  孙启龙 ,  张成蛟

IPC: B32B38/00 ,  B32B37/12 ,  B32B27/40 ,  B32B27/12 ,  B32B27/08 ,  B32B7/12 ,  B32B7/02 ,  B32B3/10 ,  B32B3/24 ,  A41D31/02 ,  A41D31/14 ,  A41D31/12 ,  A41D31/06

Abstract: 一种湿控自开合面料及其一步覆膜制备法，将主动层与从动层通过一步法覆膜技术紧密地连接，并在面料表面切割出若干个叶片结构，叶片的形状可根据消费者的喜好订制，满足个性化的需求。穿着者在出汗量较大时叶片自动打开形成面料窗口，空气从窗口中迅速流通，以此达到汗液快速蒸发的效果，待叶片干燥后面料窗口自动闭合，以此达到防止热量过度流失的效果。本发明弥补了现有技术的不足，不仅提升了面料的透湿透气性，还赋予了服装独特的外观和个性，同时满足了现代消费者对舒适和时尚的追求。在生产过程中产生的降解产物全部无毒无害安全环保，响应可持续发展理念。本发明将为运动爱好者提供更加卓越的穿着体验，推动运动服装领域的发展和革新。

公开(公告)号：CN116226863A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310019625.1

申请日：2023-01-06

Applicant: 南通大学

Inventor： 张金宝 ,  宗烜逸 ,  瞿燕 ,  周子杰

IPC: G06F21/57 ,  G06F11/36 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及网络通讯信息安全技术领域，具体涉及基于图神经网络的软件源码漏洞检测方法。本发明提取软件源码漏洞特征，针对漏洞特征进行词义分析。利用图神经网络，构建软件源码漏洞检测模型，对源码漏洞进行二次检测，去掉重读的源码，得到正确的代码。通过该检测模型的训练，每个漏洞特征节点将自身的特征信息传递给邻域节点，从而将漏洞特征进一步聚合并融合。再通过激活函数，将图神经网络中的漏洞节点信息进行变换，增强模型的检测能力。无论漏洞节点与邻域节点如何变化，最终的节点中心长度保持一致。在多级权重实时更新的条件下，聚合的信息特征也逐一采集到图节点中，由此获取的表征数据更加真实，最大限度地提高了源码漏洞检测效果。

公开(公告)号：CN115660734A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211385721.X

申请日：2022-11-07

Applicant: 南通大学

Inventor： 王则林 ,  张玮业 ,  周子杰 ,  宗烜逸 ,  程实

IPC: G06Q30/0202 ,  G06F18/214 ,  G06N20/20 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及机票预测领域，尤其涉及一种基于集成学习的不平衡机票价格数据预测模型。解决了不平衡数据处理性能的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：通过采集历史航班特征和价格序列；S2：对于价格，使用箱线法对异常值进行筛选删除，对于空值采用均值填充；S3：将节假日的价格数据作为少数类，正常时期的价格作为多数类；S4：构造成一个新的数据集D1D2；S5：重复步骤S5的过程m次，共生成m个新的数据集；S6：将步骤S5中模型M，采用以KNN，XGBoost，RF作为基学习器；S7：将步骤S5中的每个数据集作为输入。本发明的有益效果为：本发明可以得出更加稳定价格的预测结果。

公开(公告)号：CN115751820A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211512042.4

申请日：2022-11-29

Applicant: 南通大学

Inventor： 程实 ,  周子杰 ,  宗烜逸 ,  罗萱

IPC: F25D17/06 ,  F25D17/02 ,  B01D29/00

Abstract: 本发明公开了一种方便清理杂质的风冷冷水机，属于风冷冷水机技术领域，包括箱体，所述箱体的外壁上固定安装有控制器；箱体上安装有冷水机，冷水机与控制器连接，控制器用于控制冷水机的运行；所述冷水机包括安装在箱体顶部的若干进风组件，固定安装在箱体侧壁上的进水管和出水管，安装在箱体内部的冷水机主体和便于清理的过滤结构；便于清理的过滤结构安装在冷水机主体上。通过上述方式，本申请可实现在对过滤桶进行清理杂质或者更换时，无需停机，风冷冷水机可正常进行工作，解决了现有技术需要停止操作的技术难题。

公开(公告)号：CN115660735A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211386150.1

申请日：2022-11-07

Applicant: 南通大学

Inventor： 王则林 ,  张玮业 ,  宗烜逸 ,  周子杰

IPC: G06Q30/0202 ,  G06N20/20 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及机票价格预测领域，尤其涉及一种基于改进集成学习的机票价格预测方法。解决了节假日机票价格预测准确度不高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集历史航班特征和价格序列；S2：对于价格，使用箱线法对异常值进行筛选删除，对于空值采用均值填充；S3：将节假日的价格数据作为少数类，正常时期的价格作为多数类；S4：将构造出的样本与原本样本合成；S5：选定KNN，XGBoost，RF作为基学习器，LR作为元学习器；S6：将步骤S4中的训练集作为输入，输入至步骤S5的每个基学习器中；S7：将测试集训练好的基学习器模型的输入。本发明的有益效果为：本发明具有比传统集成模型更好的效果。