公开(公告)号：CN115629760B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202211190016.4

申请日：2022-09-28

Applicant: 扬州大学

Inventor： 薄莉莉 ,  赵芷炜 ,  孙小兵 ,  何玉亭 ,  吴潇雪 ,  李斌

IPC: G06F8/41 ,  G06F16/36 ,  G06F16/901 ,  G06F40/295 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于代码知识图谱的缺陷定位方法及系统，从Git版本控制系统中提取源代码，对源代码进行解析生成抽象语法树，基于抽象语法树构建代码知识图谱，同时对Bugzilla缺陷跟踪系统中爬取的缺陷报告的摘要和描述预处理后，进行命名实体识别，以识别出和缺陷相关的实体序列，再将代码知识图谱与缺陷实体序列通过嵌入算法转换为向量化表示，计算两者之间的余弦相似度，按相似度得分降序，生成可疑方法列表，过滤了源代码中陈宇信息的同时，明确缺陷报告中和缺陷相关的实体元素，保留缺陷相关信息，提升缺陷定位的准确性，减少维护人员定位软件缺陷所耗费的时间和精力，提高软件维护的效率。

公开(公告)号：CN115562673B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202211190008.X

申请日：2022-09-28

Applicant: 扬州大学

Inventor： 薄莉莉 ,  何玉亭 ,  孙小兵 ,  赵芷炜 ,  吴潇雪 ,  李斌

IPC: G06F8/41 ,  G06F16/36 ,  G06F16/901 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明公开了一种基于代码知识图谱的缺陷搜索方法及系统，从文本和代码角度将Mozilla@Bugzilla，Eclipse@Bugzilla，Github以及Stack overflow网站的缺陷修复前后的代码进行整合，爬取不同的主题，并构建主题集，同事提取帖子中缺陷代码和正确代码，建立以缺陷代码、正确代码、缺陷报告中的标题信息、帖子标题信息和问题描述信息、主题为实体的代码知识图谱，借助可视化工具将代码知识图谱可视化。从多平台的爬取，使得缺陷代码知识图谱的覆盖内容更多，范围更广，同时，通过融合代码文本及代码信息，普及了代码知识，使得开发人员能够直观的对缺陷代码拥有一定了解，开发人员检索时能够快速查询到修复后的代码信息。

公开(公告)号：CN114565135B

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202210099066.5

申请日：2022-01-27

Applicant: 扬州大学

Inventor： 魏李婷 ,  李斌 ,  李云 ,  朱毅

IPC: G06Q10/04 ,  G06F18/22 ,  G06Q50/20 ,  G09B5/12 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种学生个性化的时间间隔感知注意力机制知识追踪方法，包括以下步骤：1)收集学生学习的历史交互数据以及完成学习的时间戳，设计和实现学生学习时间间隔关系矩阵；2)对习题序列、学习序列、绝对位置和个性化时间间隔进行向量编码；3)建立时间感知注意力机制计算历史完成习题对后续新习题的影响权重，基于该权重总结每个节点学生的初始知识状态；4)利用全连接层对初步总结的学生的历史知识状态进行融合，追踪学生学习过程中不断变化的知识状态。本发明相比于其他技术，有效利用学生练习每道题的不同时间间隔，挖掘不同学生在相同学习序列下不同的知识掌握情况，提高知识追踪的准确度。

公开(公告)号：CN112036324B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202010905107.6

申请日：2020-09-01

Applicant: 扬州大学

Inventor： 张新峰 ,  杨文强 ,  李斌

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种用于复杂多人场景的人体姿态判定方法及系统。该方法首先将获得的人体关键点划分成若干集合，如：人体的上半身关键点集合和下半身关键点集合等；然后提取各集合中人体关键点几何分布的统计特征，如：最小外接矩形、凸包等；最后根据计算出的统计特征，如：最小外接矩形的旋转角度、凸包的水平夹角等，判定人体的姿态。本发明的优势在于能够在人体关键点位置不准确或者部分关键点缺失等情况下快速、准确的判定人体姿态，为异常行为如：跌倒、冲突等的检测提供准确信息。

公开(公告)号：CN114547621B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210065372.7

申请日：2022-01-20

Applicant: 扬州大学

Inventor： 薛佳雷 ,  张佳乐 ,  孙小兵 ,  李斌 ,  陈玮彤 ,  蔡杰

IPC: G06F21/57 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的智能合约漏洞检测方法，该方法首先收集java源代码和智能合约源代码数据，并进行预处理建立标签，构建机器学习的样本集；然后将java样本集输入到模型中训练，学习java代码表示的特征及java漏洞的检测，针对检测智能合约代码的下游任务，重用java的预训练模型并进行微调，使其能够胜任智能合约漏洞的检测。本发明可以更加快速、自动地检测出Solidity智能合约是否存在漏洞。

公开(公告)号：CN118657211A

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202410149463.8

申请日：2024-02-01

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李斌 ,  薛满天 ,  许天涵

IPC: G06N5/025 ,  G06F16/36 ,  G06F40/289 ,  G06F40/295 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种基于大模型增强的中文心力衰竭诊疗领域知识图谱构建方法，包括以下步骤：(1)通过网络爬虫搜集现有的医学资料,采集心力衰竭识数据集，(2)构建基于ChatGPT模型，将心力衰竭识数据集导入模型进行训练，并对模型进行微调，得到心力衰竭识语料C；(3)将心力衰竭识语料C进行反向提问的方法来验证得到验证语料V；(4)将心力衰竭识数据集与验证语料V进行融合；(5)将融合后的语料放进三元组抽取模型中得到三元组，构建成心力衰竭知识图谱；本发明可以作为医生和病人的辅助工具，帮助他们更好地理解、诊断和管理心衰，从而提高医疗效率和病人护理质量。

公开(公告)号：CN114547619B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202210027014.7

申请日：2022-01-11

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李越 ,  薄莉莉 ,  孙小兵 ,  吴潇雪 ,  李斌

IPC: G06F21/57

Abstract: 本发明公开了一种基于树的漏洞修复系统及修复方法，包括：构建漏洞数据集；将漏洞数据集中的代码生成语法树AST，对语法树AST进行差异操作，在进行差异操作后的语法树AST上添加数据依赖和控制依赖并形成新的语法树AST；对新的语法树AST进行抽象化和规范化处理得到token序列；将漏洞数据集分为训练集与测试集，将token序列和训练集输入至seq2seq模型中进行训练得到训练好的seq2seq模型；将测试集转换为输入序列并输入至训练好的seq2seq模型中，得到修复的测试集的代码。本发明使用语法树表征代码并结合漏洞引入的启发式规则，对最终生成的修复代码进行优化，使得修复代码能够更好的使用，并且自动化的漏洞修复使得漏洞修复的成本降低，提高了修复速度。

公开(公告)号：CN117809167A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202410025622.3

申请日：2024-01-08

Applicant: 扬州大学

Inventor： 张璐 ,  郑亚澎 ,  刘尊续 ,  李斌

IPC: G06V20/05 ,  G06V20/40 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种池塘养殖鱼群摄食强度识别方法及系统，涉及计算机视觉，包括对采集的池塘养殖的鱼群图像分别标记上密度标签和摄食强度标签，以建立双标签数据集；使用双标签数据集训练MobileViT‑SENet网络，以获得结合鱼群密度和摄食强度特征的双标签预训练权重；基于双标签预训练权重分别训练密度识别模型和摄食强度识别模型，以获取鱼群的密度和摄食强度；基于生物量、密度和摄食强度制定鱼类动态摄食策略，以优化鱼类的饲养效果。本发明提出了基于双标签预训练权重的模型训练方法，缩短了训练时间并提高精度。

公开(公告)号：CN111309865B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202010087760.6

申请日：2020-02-12

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李斌 ,  余笙 ,  孙小兵

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本发明公开了一种相似缺陷报告推荐方法、系统、计算机设备和存储介质，方法包括：对新缺陷报告进行预处理，构建该缺陷报告的第一实体集合S1；计算集合S1中每个实体的TF‑IDF值，并按照TF‑IDF值对实体进行降序排列，构建第二实体集合S2；针对集合S2中的每个实体S，结合缺陷知识图谱，查询与新缺陷报告通过实体S相关联的缺陷报告，构建第一缺陷报告集合Buglist1；针对集合Buglist1中的每个关联缺陷报告b，求取其与新缺陷报告的余弦相似度，构建第二缺陷报告集合Buglist2；求取集合Buglist1与Buglist2对应位置元素的相似度值，构建第三缺陷报告集合Buglist3；结合集合Buglist3和缺陷知识图谱，返回新缺陷报告的相似缺陷报告列表。本发明能显著提高相似缺陷报告推荐的准确度。

公开(公告)号：CN117725230A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202410066038.2

申请日：2024-01-17

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李斌 ,  陈鼎 ,  史新晨

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/042 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于图像生成算法和多模态大模型的实体对齐方法及系统，所述方法包括：对预先获取的两个多模态知识图谱数据使用多模态预训练模型CLIP进行数据的预处理；对图谱数据进行特征抽取得到不同模态的嵌入输出，考虑模态异质性；使用扩散模型生成伪视觉模态，补全多模态知识图谱中实体的视觉模态缺失，与其他模态提取后的嵌入联合，共同形成综合的实体嵌入；为不同模态嵌入分配权重，获得增强的模态数据，对分配完不同权重的模态信息进行拼接融合；采用特定的对比损失函数进行训练，最小化损失函数得到最后的实体对齐结果。本发明能有效提升知识图谱融合时实体对齐的效率和准确率，提高数据的利用价值和应用效果。