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公开(公告)号：CN108038056B
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201711281802.4
申请日：2017-12-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于不对称分类评估的软件缺陷检测系统，该系统包括软件数据输入接口、控制器以及检测结果输出端口，所述控制器用于：首先对接收的软件模块进行检测，获取原始软件度量数据集，对原始软件度量数据集的数据进行预处理，将数据分为训练样本和测试样本，对训练样本数据进行字典学习模型，并判别，结构化字典，使用不对称分类器进行性能评估，检测转入所述测试样本，用模型对软件检测模块进行缺陷检测，将评估结果反馈给测试者，完成检测；然后通过检测结果输出端口将检测结果输出给用户。本发明可以使字典表示能力增强，具有很好的判别性能，同时有效解决数据不平衡问题带来的误差，准确定位软件缺陷位置。
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公开(公告)号：CN110781969A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911040834.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 龙岩烟草工业有限责任公司 , 厦门理工学院
Abstract: 本公开提供了一种基于深度强化学习的空调风量控制方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：建立状态预测模型，使用状态预测模型获得外界预测状态；根据外界预测状态生成训练样本，基于训练样本对长期回报值预测网络模型进行训练，用于对长期回报值预测网络模型的参数θ进行调整；通过长期回报值预测网络模型并基于当前状态预测下一时刻的空调执行行动，用以对于空调风量进行控制；本公开的方法、装置以及存储介质，能够对卷烟企业空调进行自动控制，实现损失最小化，可以提高空调温湿度预测的准确率和空调开关切换的稳定性，能够实现节能降耗，能够减少企业的成本并提高产品质量。
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公开(公告)号：CN108038055A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711281770.8
申请日：2017-12-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684
Abstract: 本发明提供一种有效数据处理的软件缺陷检测方法，其包括首先对接收的软件模块进行检测，获取原始软件度量数据集，对原始软件度量数据集的数据进行预处理，将数据分为训练样本和测试样本，对训练样本数据进行字典学习模型，并判别，结构化字典，使用非对称分类器进行性能评估，检测转入所述测试样本，用模型对软件检测模块进行缺陷检测，将评估结果反馈给测试者，完成检测。本发明可以使字典表示能力增强，具有很好的判别性能，同时有效解决数据不平衡问题带来的误差，准确定位软件缺陷位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106845336A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611095251.8
申请日：2016-12-02
Applicant: 厦门理工学院
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/6259 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开一种基于局部信息和组稀疏约束的半监督人脸识别方法，步骤是：获取一个包含n个高维数据的人脸数据集X∈Rd×n，其中，d为数据维度，该人脸数据集中包含m个已标记数据集Xl∈Rd×m及对应的标签矩阵Yl∈Rm×c,其中，c为人脸数据的分类数；在数据集X上，构建基于局部信息约束的无监督人脸特征选择模型；在已标记数据集Xl上，构建基于矩阵l2,1损失函数的监督人脸特征选择模型；构建组稀疏约束的人脸特征选择目标函数；利用迭代优化算法求解目标函数；以筛选过后的人脸特征作为SVM的输入，训练得到SVM分类器，并完成对人脸的识别。此种方法可有效提高人脸特征选择和识别的准确度，同时可有效抑制数据集中噪声的干扰。
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公开(公告)号：CN108038056A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711281802.4
申请日：2017-12-07
Applicant: 厦门理工学院
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种基于不对称分类评估的软件缺陷检测系统，该系统包括软件数据输入接口、控制器以及检测结果输出端口，所述控制器用于：首先对接收的软件模块进行检测，获取原始软件度量数据集，对原始软件度量数据集的数据进行预处理，将数据分为训练样本和测试样本，对训练样本数据进行字典学习模型，并判别，结构化字典，使用不对称分类器进行性能评估，检测转入所述测试样本，用模型对软件检测模块进行缺陷检测，将评估结果反馈给测试者，完成检测；然后通过检测结果输出端口将检测结果输出给用户。本发明可以使字典表示能力增强，具有很好的判别性能，同时有效解决数据不平衡问题带来的误差，准确定位软件缺陷位置。
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公开(公告)号：CN106407690A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610858464.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统，其通过从医院挂号系统收集每天的门诊量得到历史门诊量数据，对所述历史门诊量数据进行微分变换的预处理得到微分数据，根据所述微分数据自动构建深度置信网络结构，采用聚类算法进行自动创建分组得到不同时间序列的分组数据，然后根据所述分组数据对所述深度置信网络进行训练得到门诊量预测模型，最后调用所述门诊量预测模型对指定时间序列进行门诊量的预测得到预测结果，并对所述预测结果进行所述预处理的逆变换得到预测门诊量，所述深度置信网络具有使用方便、训练简单的优点，并且，能够为医院门诊量预测提供可靠依据，预测误差小，特别适用于长线预测。
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公开(公告)号：CN110781969B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911040834.4
申请日：2019-10-30
Applicant: 龙岩烟草工业有限责任公司 , 厦门理工学院
Abstract: 本公开提供了一种基于深度强化学习的空调风量控制方法、装置以及存储介质，其中的方法包括：建立状态预测模型，使用状态预测模型获得外界预测状态；根据外界预测状态生成训练样本，基于训练样本对长期回报值预测网络模型进行训练，用于对长期回报值预测网络模型的参数θ进行调整；通过长期回报值预测网络模型并基于当前状态预测下一时刻的空调执行行动，用以对于空调风量进行控制；本公开的方法、装置以及存储介质，能够对卷烟企业空调进行自动控制，实现损失最小化，可以提高空调温湿度预测的准确率和空调开关切换的稳定性，能够实现节能降耗，能够减少企业的成本并提高产品质量。
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公开(公告)号：CN106407690B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201610858464.5
申请日：2016-09-28
Applicant: 厦门理工学院
Abstract: 本发明公开了一种基于自动深度置信网络的门诊量预测方法及系统，其通过从医院挂号系统收集每天的门诊量得到历史门诊量数据，对所述历史门诊量数据进行微分变换的预处理得到微分数据，根据所述微分数据自动构建深度置信网络结构，采用聚类算法进行自动创建分组得到不同时间序列的分组数据，然后根据所述分组数据对所述深度置信网络进行训练得到门诊量预测模型，最后调用所述门诊量预测模型对指定时间序列进行门诊量的预测得到预测结果，并对所述预测结果进行所述预处理的逆变换得到预测门诊量，所述深度置信网络具有使用方便、训练简单的优点，并且，能够为医院门诊量预测提供可靠依据，预测误差小，特别适用于长线预测。
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