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公开(公告)号：CN119939589A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411717621.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 辽宁工程技术大学 , 沈阳安澜信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种基于扩展值流图的缓冲区溢出漏洞决策判定方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：对待检测程序对应的抽象语法树进行分析，确定所述待检测程序对应的扩展值流图；遍历所述扩展值流图中的各个结点，确定所述待检测程序对应的脆弱性结点；所述脆弱性结点为可能发生缓冲区溢出漏洞的结点；确定所述脆弱性结点对应的约束条件；所述约束条件用于保障所述脆弱性结点不发生缓冲区溢出；基于所述约束条件的求解结果，确定所述待检测程序的缓冲区溢出漏洞检测结果。本发明提供的方法及系统，提高了缓冲区溢出漏洞的检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN114170086A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111520549.X
申请日：2021-12-13
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重注意力机制的超分辨率算法，步骤为：图像先经过浅层特征提取部分对低分辨率图像进行粗略的特征提取；经过浅层特征提取模块后，获取低分辨率图像的特征图，深层特征提取部分将进一步地从特征图中提取图像的高频特征信息；对特征图沿着通道轴池化，使用空间注意力机制有效地增强携带高频信息的区域，提高图像的重建质量；使用双重注意力对图像高频信息进行重建，使用Charbonnier损失函数保证图像低频信息能正确稳定的重建。本发明通过构建残差网络模型对图像进行超分辨检测，直接对输入图像进行检测，适应用任意尺寸的图像检测和各种不同的超分辨技术，普适性强；检测用时短，可以达到实施检测，大大提高检测效率。
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公开(公告)号：CN109934250A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201811607631.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请公开了一种基于加权集合 采样的大数据谱聚类算法，其特征是，包括：集合方法和加权集合所述集合 方法是把每个由m列样本使用标准 方法生成的近似看成”专家”,并将p≥1个这样的”专家”组合起来，所述加权集合中，将所述集合 方法得到的积分方程中的积分变量改变为权值函数。本发明 矩阵低秩逼近方法可以求解近似的特征向量和特征空间,是处理大数据的一个有力工具。在谱聚类中,利用 扩展技术进行近似计算,可以在很大程度上降低时间和空间的开销,以较小的精度损失换取算法效率的大幅提升。
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公开(公告)号：CN109299339A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811418126.5
申请日：2018-11-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于改进kd树标记点选取的快速谱聚类方法。本发明首先利用改进的kd树方法在数据集中选取标记点，然后依据标记点建立数据之间的相似矩阵，最后使用了一种深度自编码代替了传统的对拉普拉斯矩阵进行特征分解的降维方法。在实验中，我们证明了我们提出的方法的优越性，在大规模数据集中，此算法在准确度与经典谱聚类算法基本一致的情况下大大提高了聚类速度。
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公开(公告)号：CN115937028A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211585208.5
申请日：2022-12-09
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/00 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双分支结构的多层级点云补全方法，包括：利用两个独立的分支网络对输入点云进行采样和特征编码，使用共享多层感知机分别提取出点云的局部特征信息和全局特征信息；将全局特征进行扩展形成和局部特征同等大小的特征；使用五层联合感知机将特征向量映射成多个维度，进而提取多维特征信息并将其整合成最终特征向量；采用基于分形几何结构的多层级解码器，对最终特征向量进行特征解码，预测三种不同分辨率的点云。本发明能够同时在双通道上分别提取输入点云的全局特征和局部特征，并且避免了特征间的相互干扰，增强网络提取语义和几何信息的能力，将残缺点云作为输入且仅输出缺失区域的点云，为点云补全任务提供扩展性思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114662486A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210357018.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N5/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的突发事件敏感词检测方法，包括确定突发事件相关的违规主题词及语句；建立敏感词库与背景词库；利用确定的正样本、强负样本及敏感词库、背景词库训练决策树或贝叶斯分类模型，对敏感词和背景词设定不同权重值；获得待审核文本后，首先将文本去除停用词并分段，后使用TF‑IDF计算敏感词库中的各个敏感词与背景词库中的各个背景词在每段的平均得分；通过文本敏感概率判定待定文本是否为敏感文本或非敏感文本。本发明提出了解决突发事件的敏感词库建立的有效方法，可以更高效、更精准的建立敏感词库、背景词库，并将建立过程自动化，省去大量人工建库的成本。
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公开(公告)号：CN111931618A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010744236.1
申请日：2020-07-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可分离式残差三维稠密卷积的高光谱分类方法，包括：将经过数据预处理的一系列高光谱样本图像直接作为输入数据输入网络；通过残差三维可分离式稠密卷积提取高光谱图像的空谱特征；进行批归一化、dropout、全连接操作，提高特征的可分性，减少模型参数数量，降低模型训练难度，接着将输出数据通过softmax分类器预测，得出分类的结果。本发明利用三维残差分离稠密卷积网络提取高光谱立方体的空谱特征，每个单元的输出与下一个单元种每个单元的输出建立短连接，实现信息传递，最后经过softmax分类器，达到分类效果，实验结果表明，该分类精度比现有的算法效果有了显著的提升。
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公开(公告)号：CN110334207A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910363175.1
申请日：2019-04-30
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于采样的流数据聚类方法。本发明首先将流数据收集为等大小的数据存储块，对每个数据块进行不同比重的采样后进行谱聚类，再训练回归模型对其余数据进行标记。主要工作是针对时序问题，在采样的过程中加入了时间权重，使最新数据拥有较大的比例被采样到，并替换数据点聚类问题为“子簇”聚类问题，增强了采集信息的健壮性。实验结果表明，与最近的流数据聚类方法相比，在精度和速度方面，本发明方法优于其他流聚类方法。
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公开(公告)号：CN119939579A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411717623.0
申请日：2024-11-27
Applicant: 辽宁工程技术大学 , 沈阳安澜信息科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种支持不完整代码的缓冲区溢出漏洞静态检测方法及系统，涉及计算机技术领域，包括：对待检测代码对应的抽象语法树进行增强操作，确定所述待检测代码对应的增强抽象语法树；基于所述增强抽象语法树，确定所述待检测代码对应的扩展值流图，并对所述待检测代码中的函数进行启发式函数摘要匹配；遍历所述扩展值流图中的各个结点，确定所述待检测代码对应的脆弱性结点；对所述脆弱性结点进行启发式约束条件生成，基于约束条件的求解结果，确定所述待检测代码的缓冲区溢出漏洞检测结果；所述约束条件用于保障所述脆弱性结点不发生缓冲区溢出。本发明提供的方法及系统，实现了在代码不完整的情况下对缓冲区溢出漏洞进行检测。
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公开(公告)号：CN114662486B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210357018.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06F18/2415 , G06N5/01 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的突发事件敏感词检测方法，包括确定突发事件相关的违规主题词及语句；建立敏感词库与背景词库；利用确定的正样本、强负样本及敏感词库、背景词库训练决策树或贝叶斯分类模型，对敏感词和背景词设定不同权重值；获得待审核文本后，首先将文本去除停用词并分段，后使用TF‑IDF计算敏感词库中的各个敏感词与背景词库中的各个背景词在每段的平均得分；通过文本敏感概率判定待定文本是否为敏感文本或非敏感文本。本发明提出了解决突发事件的敏感词库建立的有效方法，可以更高效、更精准的建立敏感词库、背景词库，并将建立过程自动化，省去大量人工建库的成本。
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