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公开(公告)号：CN119199157B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411233679.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 南通大学
IPC: G01N35/00 , G01N21/65 , G01N15/1031 , G01N15/1434 , G16H10/40 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及检验流程自动化技术领域，具体为检验科自动化流程控制系统及方法，系统包括谱系深度分析模块、声谱精准定位模块、病毒载量计算模块、光谱细胞识别模块、细胞电性能分析模块、样本综合决策模块、智能样本处理模块。本发明，结合图像频谱分析、声谱分析、时频域分析、光谱技术和细胞电阻抗分析等多项先进技术，实现了对样本的高精度分析和深度学习处理，提高样本分析的准确性和效率，尤其在病毒载量计算、细胞类型识别和样本风险评估等方面展现显著的优势，智能样本处理模块的应用，优化了样本处理流程，提升工作效率和处理速度，大幅度提高检验科工作的自动化程度和智能化水平。
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公开(公告)号：CN119379394A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411519672.3
申请日：2024-10-29
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于推荐方法技术领域，具体涉及一种基于多层卷积块和对比学习的跨域商品推荐方法。提高特征提取能力：多层卷积块能够有效提取商品的高维特征，包括图像和文本等多模态信息，从而提升推荐系统的准确性。增强模型的泛化能力：对比学习可以通过构建正负样本对来改进特征表示学习，增强模型对跨域商品推荐的泛化能力，使其在不同领域之间具有更好的迁移效果。缓解数据稀疏问题：跨域推荐可以利用多个领域的商品数据进行联合训练，有助于缓解某个领域数据稀疏的问题，从而提高推荐的覆盖率。降低冷启动影响：该方法能够通过对比学习机制有效挖掘跨域相似商品的特征关系，减轻推荐系统在新商品或新用户场景下的冷启动问题。
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公开(公告)号：CN119199157A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411233679.9
申请日：2024-09-04
Applicant: 南通大学
IPC: G01N35/00 , G01N21/65 , G01N15/1031 , G01N15/1434 , G16H10/40 , G16H30/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及检验流程自动化技术领域，具体为检验科自动化流程控制系统及方法，系统包括谱系深度分析模块、声谱精准定位模块、病毒载量计算模块、光谱细胞识别模块、细胞电性能分析模块、样本综合决策模块、智能样本处理模块。本发明，结合图像频谱分析、声谱分析、时频域分析、光谱技术和细胞电阻抗分析等多项先进技术，实现了对样本的高精度分析和深度学习处理，提高样本分析的准确性和效率，尤其在病毒载量计算、细胞类型识别和样本风险评估等方面展现显著的优势，智能样本处理模块的应用，优化了样本处理流程，提升工作效率和处理速度，大幅度提高检验科工作的自动化程度和智能化水平。
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公开(公告)号：CN118860407A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410885588.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明属于计算机科学与软件工程技术领域，具体涉及一种基于控制流和数据流知识图谱的API推荐方法。本发明包括如下步骤：步骤1、使用jieba分词对API文档进行分析，提取API的描述性信息和关键特征；步骤2、采用开源静态代码分析工具SonarQube和开源动态代码分析工具Valgrind从源代码中提取控制流和数据流信息，构建以API为节点，以API之间的控制流和数据流关系为边的知识图谱；步骤3、利用抽象语法树AST分析代码上下文，并结合Latent DirichletAllocation(LDA)模型对用户查询进行关键信息提取；步骤4、基于用户需求和知识图谱中的信息，在知识图谱中检索和推荐相关API；步骤5、构建空的反馈存储库，根据每一次用户查询得到的结果及用户的反馈迭代更新，不断优化知识图谱。
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公开(公告)号：CN118350898A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410562320.X
申请日：2024-05-08
Applicant: 南通大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明具体涉及一种基于对比学习和图注意力网络的商品推荐方法。本发明包括以下步骤：S1、数据预处理，采用gowalla数据集作为原始数据集，将数据集中的用户与物品数据以及交互数据进行预处理；S2、模型训练，通过编码用户的历史行为数据学习用户的长期偏好，通过用户‑商品二分图获得用户行为的短期预测；S3、对比损失，使用infoNCE损失函数对比损失来衡量正样本和负样本之间的相似性，最大化同质性，最小化异质性，并且进行反向传播；S4、预测，在得到最终长期偏好嵌入表示和短期预测嵌入表示后，通过将两个嵌入向量进行相加，输入MLP层，最终通过SoftMax得到最终的预测结果；S5、通过计算召回率Recall以及归一化折损累计增益NDCG来评估该模型的性能与表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103475662B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201310419078.2
申请日：2013-09-13
Applicant: 南通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵防御的可拓求解方法，包括（1）预处理通过收集到的数据报文和网络拓扑信息，得到构造基元的数据，然后构造基元；（2）对基元进行可拓变换，扩大已知条件，减少问题的矛盾性；（3）建立问题合适的关联函数，进行结点状态的可拓识别和防御。本发明用包括相关数据的各种基元对问题进行抽象；通过对物元的可拓处理，扩大已知条件，降低问题求解的矛盾性；确定具有公共左端点，且最优点在左端点的关联函数为问题域的关联函数；用此关联函数进行多特征融合的攻击识别、攻击预警；并针对蠕虫，给出了防御步骤。
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公开(公告)号：CN104125233A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410382726.6
申请日：2014-08-06
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VMSoar和Soar的认知的入侵防御方法，包括受害机用Tcpdump捕包，进行是否有非法扫描包出现的概率计算，如果大于先验概率，将包传给VMSoar；VMSoar解析包，并表示成符合Soar语法的表达方式，传给SoarDebugger；SoarDebugger进行内部分析，进行包的分类计算，触发Soar的内部循环，对网络连接进行安全级别划分；安全状态分为正常、可疑、危险三种。本发明方法简便，通过具有认知水准的智能计算，为入侵防御系统的自适应问题提供了一种解决途径。
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公开(公告)号：CN119441593A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411452585.0
申请日：2024-10-17
Applicant: 南通大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0895
Abstract: 本发明属于推荐方法技术领域，具体涉及一种基于两个去噪模块的图对比学习的推荐方法。本发明包括以下步骤：S1、基于用户‑商品二分图分别使用第一去噪模块和第二去噪模块生成新的第一视图与第二视图；S2、使用LightGCN模型来分别训练原始视图、第一视图及第二视图；S3、使用BPR损失函数优化主推荐任务和InfoNCE损失函数优化图对比学习任务，并进行联合训练优化整体损失；S4、构建一个预测层，通过学习到的用户和商品的最终嵌入表示的内积来获得预测结果。本发明提出了一种基于两个去噪模块的图对比学习的推荐方法，可以有效地缓解噪声问题和数据稀疏性问题，并且提升了模型的推荐精准度和模型的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103475662A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310419078.2
申请日：2013-09-13
Applicant: 南通大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵防御的可拓求解方法，包括（1）预处理通过收集到的数据报文和网络拓扑信息，得到构造基元的数据，然后构造基元；（2）对基元进行可拓变换，扩大已知条件，减少问题的矛盾性；（3）建立问题合适的关联函数，进行结点状态的可拓识别和防御。本发明用包括相关数据的各种基元对问题进行抽象；通过对物元的可拓处理，扩大已知条件，降低问题求解的矛盾性；确定具有公共左端点，且最优点在左端点的关联函数为问题域的关联函数；用此关联函数进行多特征融合的攻击识别、攻击预警；并针对蠕虫，给出了防御步骤。
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公开(公告)号：CN119399803A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411540816.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 南通大学
IPC: G06V40/14 , G06V40/145 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/02 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06T5/94 , G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了静脉识别模型的训练方法及装置，涉及静脉识别技术领域，采集的预设角度范围被精确设定为0度到90度，并通过准静脉识别设备保证在不同角度下的图像分辨率和光照条件一致。确保了每个角度下采集的静脉图像具有一致的质量，减少了由于光照变化或设备分辨率不一致导致的图像噪声和特征丢失问题，从而提升了图像的清晰度和稳定性，使用高斯滤波去噪算法对采集到的静脉图像进行处理，去除因设备或外部环境引入的噪声。高斯滤波可以平滑图像，该方法有效降低了图像噪声，提升了图像的质量，通过多角度采集和一致的光照条件，减少了图像采集过程中的不稳定性，使得采集到的图像在不同角度下保持了较高的一致性。
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