-
公开(公告)号：CN120014348A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510094035.4
申请日：2025-01-21
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学广州研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 一种基于弱监督训练的平面设计元素重要性检测方法、系统、设备及介质，方法：手工标注全局网格顺序的数据集；通过弱监督训练将图形设计分成全局和局部网格；利用局部序列预测模型和全局序列预测模型得到预测序列和相对权重；文本和视觉特征Vt的相对权重通过权重自适应模型获取；计算图形设计元素的重要性指标；系统、设备及介质用于实现该方法；通过引入平面设计的全局网格和局部网格的划分以及多尺度序列预测模型相结合的策略，优化训练过程并实现高效序列预测；能够以高效、准确且低成本的方式进行设计元素的重要性检测，为广泛的平面设计领域提供了更具可行性的解决方案。
-
公开(公告)号：CN118069297A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410114767.0
申请日：2024-01-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F9/46 , G06F16/2453 , G06F18/20
Abstract: 本发明提供了一种基于马尔可夫模型的事务并发冲突预测与级联冲突优化方法及装置，利用历史行为数据构建出双生转移矩阵，该双生转移矩阵不但预测事务工作集中语句的数据项序列，还可以预测语句的读写类型，使预测的结果更加精准，同时为级联冲突检测提供了有效的事务序列；本发明采用级联冲突检测方法可以有效的在事务早期完成对新事务的执行方案的决策，并通过尽早的中止已发生冲突的事务和暂停可能会发生冲突的事务，有效的提升了系统的吞吐量与事务提交率。
-
公开(公告)号：CN111651730A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010530593.8
申请日：2020-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于休哈特-累积和联合控制图的窃电检测方法，选取数据汇报周期内输送总电量与所有用户上报总用电量的差值作为样本值，估计相应分布参数并建立休哈特-累积和联合控制图来检测新检测窗口内样本均值的偏移情况，从而判断邻域网中是否发生了窃电攻击。在探测到智能电网存在窃电用户后，计算某用户日用电量的均值和范围值，作为相应分布的参数估计值并建立该用户专属的休哈特-累积和联合控制图，来监测用户新上报的电量消耗情况，以判断该用户是否进行了窃电攻击。
-
公开(公告)号：CN110096522B
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN201910402771.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种支持关系型检索的区块链数据处理方法，所述方法包括：获取区块链数据中的交易数据和区块头数据；将所述交易数据存入第一预设数据库的预设交易表中，所述第一预设数据库为区块链底层数据库，所述预设交易表设置有区块编号字段；将所述区块头数据存入所述第一预设数据库的预设区块表中，所述预设区块表设置有区块编号字段；基于所述区块编号字段建立所述交易数据和所述区块头数据之间的映射关系。实施本发明，可使区块链数据支持交易级别的细粒度基于内容检索，同时使区块链数据能够支持SQL，可以进行复杂的查询操作。
-
公开(公告)号：CN116303816A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310085395.9
申请日：2023-02-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 一种面向增量场景的关系数据库差分依赖发现方法，包括如下步骤：根据数据库的原差分依赖集∑构造差分依赖前缀树；根据增量数据Δr计算新形成的距离向量，得到新的距离向量集V；根据所述新的距离向量集V，为每一个属性构造位置列表索引；验证原差分依赖与生成的新差分依赖；遍历所述差分依赖前缀树，得到新差分依赖集∑′。本发明可实现数据挖掘或数据分析架构中的差分依赖动态发现，并且在不需要大量验证过程的前提下保证准确性，从而降低计算所需的内存开销，提高计算效率，并为增量后的数据库发现新规则提供依据。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110096522A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910402771.6
申请日：2019-05-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/27 , G06F16/23
Abstract: 本发明涉及一种支持关系型检索的区块链数据处理方法，所述方法包括：获取区块链数据中的交易数据和区块头数据；将所述交易数据存入第一预设数据库的预设交易表中，所述第一预设数据库为区块链底层数据库，所述预设交易表设置有区块编号字段；将所述区块头数据存入所述第一预设数据库的预设区块表中，所述预设区块表设置有区块编号字段；基于所述区块编号字段建立所述交易数据和所述区块头数据之间的映射关系。实施本发明，可使区块链数据支持交易级别的细粒度基于内容检索，同时使区块链数据能够支持SQL，可以进行复杂的查询操作。
-
公开(公告)号：CN117313031A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311285260.3
申请日：2023-10-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N3/0442
Abstract: 一种融合自身与最近邻用电信息的ConvLSTM窃电检测方法、系统、设备及介质，方法为：获取智能电网中某一区域内所有用户在某个时间段内的用电量数据并进行预处理，构建含预处理后所有用户一维用电量数据的时序数据集合；构建各用户的最近邻用户集合；将预处理后某一用户的一维用电量时序数据重构为二维邻近日矩阵序列；基于构建的最近邻用户集合，将预处理后用户自身及其最近邻的一维用电量时序数据重构为二维最近邻矩阵序列；构建窃电检测方法的检测样本数据集，划分训练集和测试集；构建ETD‑SENICON检测模型，通过训练集训练、优化该检测模型，测试集测试该检测模型；系统、设备及介质：用于实现该方法；本发明实现了低误检率、低漏检率、高检测精度的窃电检测。
-
公开(公告)号：CN115599763A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211158455.7
申请日：2022-09-22
Applicant: 西安电子科技大学(CN)
Abstract: 本发明提供的一种面向云原生数据库的工作负载预测方法，通过获取当前时间前的一段时间内用户请求形成的负载数据，之后构建多层感知器模型并使用改进人工蜂群算法优化该模型中的参数，本发明可以根据负载数据的特征自适应的调整多层感知器模型的参数，此外本发明可以减少初始值选择对多层感知器模型的影响从而降低整体误差，得到一个精准鲁棒的多层感知器模型，之后对未来时刻的用户请求数量进行预测。本发明可以提升云原生数据库的工作负载预测的精度，为后续数据库的资源配置提供更可靠精准的资源需求数据。
-
公开(公告)号：CN113658017A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110833000.X
申请日：2021-07-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应群组测试的智能电网窃电检测方法及系统，在邻域网中安装检测器；监测电网中所有用户是否存在窃电用户并定位窃电用户；监测过程中实时估计邻域网中的窃电用户比例；根据估计的窃电用户比例自适应地调整查找策略，查找策略包括逐个查找策略和分组测验策略；当采用分组测验策略检测X中的用户时，若检测结果正常，则X中的用户均为诚实用户；若检测结果异常，则对所在组用户进行进一步检测；若确定某一用户为窃电用户，立即断电处理；若在查找过程中首检测器不再检测到异常，子检测器不在检测W中的剩余用户，结束查找过程。本发明具有检查步骤少、实用性更强的优点。
-
公开(公告)号：CN113377827A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110477411.X
申请日：2021-04-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于Conv‑LSTM网络的窃电检测方法和系统，方法包括如下步骤：获取训练数据集，并建立基于Conv‑LSTM网络的窃电检测模型；以各检测时间段的用电量上报值差值时序二维矩阵序列为输入，以相应检测时间段的标记值为相应的标准输出，对建立的窃电检测模型进行训练，得到训练后的窃电检测模型；获取目标时间段的用电量上报值差值的时序二维矩阵序列，并将其分别输入到所建立的训练后的窃电检测模型中，将得到的输出值作为目标时间段的标记值；判断目标时间段的标记值是否大于设定值，如果大于，则判断为目标时间段存在窃电现象。本发明所提供的技术方案能够解决现有技术中对窃电行为检测结果准确性差、误报率高的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.034 seconds)
