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公开(公告)号：CN111833188B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202010689740.6
申请日：2020-07-17
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/18 , H04L43/0805 , H04L67/12
Abstract: 基于智能合约的非接触式知识产权变更方法，步骤为：1)制定知识产权服务管理协议；2)采用动态程序分析方法观察智能合约在不同数据下运行中的行为，判断其是否存在安全问题；3)在区块链平台上通过智能合约实现知产变更的自动化执行，对确定的知产作品进行检测；4)根据步骤3)的检测结果，检测通过后用户可通过客户端发起交易请求；5)根据步骤4)区块链节点收到来自客户端的交易请求，依据请求类型调用相应的合约接口。本发明通过上述方法，提供了一种安全性能高、知产作品重复率低、知产变更及转让效率高的非接触式知识产权变更方法。
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公开(公告)号：CN111833188A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010689740.6
申请日：2020-07-17
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 基于智能合约的非接触式知识产权变更方法，步骤为：1)制定知识产权服务管理协议；2)采用动态程序分析方法观察智能合约在不同数据下运行中的行为，判断其是否存在安全问题；3)在区块链平台上通过智能合约实现知产变更的自动化执行，对确定的知产作品进行检测；4)根据步骤3)的检测结果，检测通过后用户可通过客户端发起交易请求；5)根据步骤4)区块链节点收到来自客户端的交易请求，依据请求类型调用相应的合约接口。本发明通过上述方法，提供了一种安全性能高、知产作品重复率低、知产变更及转让效率高的非接触式知识产权变更方法。
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公开(公告)号：CN111814890B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202010679106.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F18/25 , H04N21/2187
Abstract: 基于D‑S证据理论的网络直播违法违规行为判定方法，步骤为：1)输入网络直播间中多源异构数据，根据样本集数据得出有违法行为阈值α和无违法行为阈值β；2)利用Tanimoto系数公式求出分配证据体信任度权重；3)利用步骤2求出的证据体信任度权重将原文本/视频/音频数据的违规、违法、严重违法行为的概率进行修正处理；4)将修正后的文本/视频/音频数据的违法违规行为概率映射到统一公共空间，利用D‑S证据理论进行数据融合；5)对数据融合结果进行违法违规行为判定。本发明通过上述方法，能够对网络直播数据进行多模态综合评判，有助于提升平台监管效果，维护良好网络生态，为广大网民营造风清气正的网络空间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111625578B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202010453118.5
申请日：2020-05-26
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/2458 , G06F40/216
Abstract: 适用于文化科技融合领域时间序列数据的特征提取方法，步骤为：1)从目标数据库获得时间序列数据，将序列以数据类型分类，得文本数据和数值数据；2)数值数据以时间粒度分类，得宏观时间序列数据和微观时间序列数据；宏观数据标准化后，计算样本与行业标准数据的相似度，将归一化后的相似度作为D‑S证据理论的输入进行证据融合，得类特征；3)设已有标准时间序列的最佳shapelet集合，计算微观数据与各shapelet的距离，得趋势特征；4)文本数据，先用词袋模型获得高频词集，再用改进的TF‑IDF对该词集进行二次过滤，得热点词集；5)新数据用滑动窗口重新执行步骤1‑4；无新数据则停止；本发明能快速的处理分析时间序列数据，有助于制定企业的战略决策。
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公开(公告)号：CN111506408B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010295997.3
申请日：2020-04-15
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法，步骤为：1)针对边缘计算环境下数据及计算任务数量的不断增加的现状，对传感器数据及可迁移的节点进行实时监测，确定数据数量及可迁移节点的数量、容量；2)对计算任务请求进行实时监测，基于依赖关系将数据与计算任务进行捆绑；3)将数据‑任务关联项聚集形成总体数据‑任务关联集合，并以总体数据关联度最大为目标将其优化为最优迁移集合；4)以可迁移节点容量为约束，对最优迁移集合进行切割，形成局部最优迁移集合；5)获取局部最优迁移集合中的数据及计算任务，将其迁移到对应容量的目标节点执行，并重复执行步骤1‑4。本发明通过上述方法，提供了一种可以实现高效任务调度的方法。
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公开(公告)号：CN111625578A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010453118.5
申请日：2020-05-26
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/2458 , G06F40/216
Abstract: 适用于文化科技融合领域时间序列数据的特征提取方法，步骤为：1)从目标数据库获得时间序列数据，将序列以数据类型分类，得文本数据和数值数据；2)数值数据以时间粒度分类，得宏观时间序列数据和微观时间序列数据；宏观数据标准化后，计算样本与行业标准数据的相似度，将归一化后的相似度作为D-S证据理论的输入进行证据融合，得类特征；3)设已有标准时间序列的最佳shapelet集合，计算微观数据与各shapelet的距离，得趋势特征；4)文本数据，先用词袋模型获得高频词集，再用改进的TF-IDF对该词集进行二次过滤，得热点词集；5)新数据用滑动窗口重新执行步骤1-4；无新数据则停止；本发明能快速的处理分析时间序列数据，有助于制定企业的战略决策。
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公开(公告)号：CN111814890A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010679106.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06K9/62 , H04N21/2187
Abstract: 基于D-S证据理论的网络直播违法违规行为判定方法，步骤为：1)输入网络直播间中多源异构数据，根据样本集数据得出有违法行为阈值α和无违法行为阈值β；2)利用Tanimoto系数公式求出分配证据体信任度权重；3)利用步骤2求出的证据体信任度权重将原文本/视频/音频数据的违规、违法、严重违法行为的概率进行修正处理；4)将修正后的文本/视频/音频数据的违法违规行为概率映射到统一公共空间，利用D-S证据理论进行数据融合；5)对数据融合结果进行违法违规行为判定。本发明通过上述方法，能够对网络直播数据进行多模态综合评判，有助于提升平台监管效果，维护良好网络生态，为广大网民营造风清气正的网络空间。
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公开(公告)号：CN111506408A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010295997.3
申请日：2020-04-15
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 基于关联数据集合的边缘计算任务调度方法，步骤为：1)针对边缘计算环境下数据及计算任务数量的不断增加的现状，对传感器数据及可迁移的节点进行实时监测，确定数据数量及可迁移节点的数量、容量；2)对计算任务请求进行实时监测，基于依赖关系将数据与计算任务进行捆绑；3)将数据-任务关联项聚集形成总体数据-任务关联集合，并以总体数据关联度最大为目标将其优化为最优迁移集合；4)以可迁移节点容量为约束，对最优迁移集合进行切割，形成局部最优迁移集合；5)获取局部最优迁移集合中的数据及计算任务，将其迁移到对应容量的目标节点执行，并重复执行步骤1-4。本发明通过上述方法，提供了一种可以实现高效任务调度的方法。
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