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公开(公告)号：CN111860622B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010631987.2
申请日：2020-07-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种应用于编程现场大数据的聚类方法及系统，该方法包括：基于粒子群优化算法，求解对数据聚类时K均值聚类算法中的K值的最优解；在每次迭代过程中，基于模拟退火算法，以一定概率接受非极值最值的粒子，并继续基于粒子群优化算法对K值的最优解进行迭代求解；当达到预设迭代终止条件后停止迭代，并以当前解作为K值的最优解；基于求解出的K值的最优解，采用K均值聚类算法对目标数据进行聚类。本发明基于粒子群优化算法和模拟退火算法求取K值最优解，有效解决了K均值聚类算法中初(56)对比文件Ahmad Abubaker等.Automatic ClusteringUsing Multi-objective Particle Swarm andSimulated Annealing《.PloS one》.2015,第10卷(第7期),1-23.Prabha Umapathy等.Particle SwarmOptimization with Various Inertia WeightVariants for Optimal Power Flow Solution.《Discrete Dynamics in Nature andSociety》.2010,第2010卷1-15.
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公开(公告)号：CN111047522B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911082748.X
申请日：2019-11-07
IPC: G06T5/00 , G06T7/13 , G06T7/181 , G06T7/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于边缘生成的图像修复方法，能够有效解决图像修复中修复区域固定，生成图像模糊的问题。所述方法包括：生成缺损图像，提取缺损图像的边缘轮廓；构建边缘生成网络和内容生成网络，其中，内容生成网络采用U‑Net结构；在训练阶段：输入缺损图像和提取的边缘轮廓对边缘生成网络进行训练，输入已训练好的边缘生成网络生成的图像边缘特征、已训练好的纹理生成网络提取的缺损图像的纹理信息和缺损图像对内容生成网络进行训练；在修复阶段，将边缘生成网络生成的待修复图像的边缘特征、纹理生成网络提取的待修复图像的纹理信息和待修复图像输入到已训练好的内容生成网络，实现图像的原貌修复。本发明涉及人工智能、图像处理领域。
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公开(公告)号：CN111079136B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201911081879.6
申请日：2019-11-07
Abstract: 本发明提供一种基于区块链技术的雾计算入侵检测特征共享系统，能够保证入侵检测特征库内容的安全，且有助于提高入侵检测准确率。所述系统包括：身份认证模块，用于对要加入联盟链的节点进行身份认证，若通过认证，则允许该节点加入联盟链；特征共享模块，用于对已加入联盟链的任一节点A，若A要共享自身更新的入侵检测特征库，则将其广播到网络中进行共享；特征验证模块，用于网络内其他节点对网络中广播的入侵检测特征库进行正确性验证，若验证通过，则上链保存在区块链系统中。本发明涉及信息安全技术领域。
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公开(公告)号：CN111597335A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010364885.9
申请日：2020-04-30
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种针对微博评论文本的K-means初始聚类中心确定方法，能够快速、准确地确定微博评论文本的最优初始聚类中心。所述方法包括：S1,从微博评论向量集合中选取被点赞过的评论加入到核心评论簇中，并按照评论点赞数从大到小，对核心评论簇中的评论进行排序；S2,选取排序后的核心评论簇中的第一个评论作为中心评论，计算中心评论与核心评论簇中的评论的距离；S3,将核心评论簇中与中心评论的距离小于设定距离阈值的评论删除，并将中心评论加入到初始聚类中心簇中；S4,返回继续执行S2和S3，直至核心评论簇中评论数为0，此时初始聚类中心簇中的评论为微博评论向量集合最终的初始聚类中心。本发明涉及网络通信技术领域。
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公开(公告)号：CN111125183A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911081871.X
申请日：2019-11-07
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F9/46
Abstract: 本发明提供一种雾环境下基于CFI-Apriori算法的元组度量方法及系统，能够有效利用原Apriori算法在迭代过程中丢失的非频繁项集的潜藏信息，提高数据的有效利用率和准确率。所述方法包括：获取雾节点上的原始数据；在雾节点本地利用基于CFI的Apriori算法对获取的原始数据进行关联，产生频繁项集，并对剪枝过程小于最小支持度的候选频繁项集进行存储，其中，CFI表示候选频繁项集，小于最小支持度的候选频繁项集为非频繁项集；将获取的原始数据、产生的频繁项集和存储的非频繁项集上传到云服务器，以便云服务器根据接收到频繁项集和非频繁项集集对接收到的原始数据进行关联、度量，并根据度量结果提取数据。本发明涉及通信技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111090774A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911082717.4
申请日：2019-11-07
IPC: G06F16/735 , G06F16/75 , G06F16/9535 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种边缘计算环境下的视频热度预测方法，能够提高视频热度预测的准确率。所述方法包括：边缘服务器根据边缘节点用户的历史行为记录数据，利用极限学习机将边缘节点用户分为M类，得到M个集群，每个集群为兴趣相近的边缘节点用户集合；对每个集群分别进行数据脱敏，得到每个集群中用户行为时间序列列表；将每个集群对应的用户行为时间序列列表分别作为输入，对长短期记忆循环神经网络分别进行训练、预测，得到每个集群的TOP-N推荐列表，将其分发至每个对应的边缘节点用户。本发明涉及边缘计算领域。
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公开(公告)号：CN110990592A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911081872.4
申请日：2019-11-07
IPC: G06F16/38 , G06F16/31 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供一种微博突发话题在线检测方法及检测装置，能够实现微博突发话题实时在线检测。所述方法包括：获取微博文档流，提取文档的时间信息；对有标签的文档提取标签内容，利用提取的标签内容代替正文内容，将处理后的有标签的文档和没有标签的文档合成新的微博文档流；将新合成的微博文档流中的词汇构成单词对，利用带有时间信息的单词对获得突发项，建立突发话题检测模型；通过增量的方式实时更新突发话题检测模型，实现微博突发话题的在线检测。本发明涉及互联网技术领域。
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公开(公告)号：CN111125183B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201911081871.X
申请日：2019-11-07
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F9/46
Abstract: 本发明提供一种雾环境下基于CFI‑Apriori算法的元组度量方法及系统，能够有效利用原Apriori算法在迭代过程中丢失的非频繁项集的潜藏信息，提高数据的有效利用率和准确率。所述方法包括：获取雾节点上的原始数据；在雾节点本地利用基于CFI的Apriori算法对获取的原始数据进行关联，产生频繁项集，并对剪枝过程小于最小支持度的候选频繁项集进行存储，其中，CFI表示候选频繁项集，小于最小支持度的候选频繁项集为非频繁项集；将获取的原始数据、产生的频繁项集和存储的非频繁项集上传到云服务器，以便云服务器根据接收到频繁项集和非频繁项集集对接收到的原始数据进行关联、度量，并根据度量结果提取数据。本发明涉及通信技术领域。
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公开(公告)号：CN111124662B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201911081892.1
申请日：2019-11-07
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供一种雾计算负载均衡方法及系统，能够减少服务时延和能耗。所述方法包括：负载均衡层接收终端用户发送的服务请求；根据接收到的服务请求的任务量以及雾层中雾节点剩余资源和处理能力集中进行任务分配，若雾节点无法为服务请求提供服务时，则绕过雾层，直接上传到云层处理。本发明涉及分布式计算技术技术领域。
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公开(公告)号：CN112148595A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010917981.1
申请日：2020-09-03
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种去除重复变更的软件变更级缺陷预测方法，属于软件缺陷预测技术领域。所述方法包括：提取项目仓库中所有分支的变更数据；对提取到的变更数据进行标注，标注信息包括：缺陷变更和非缺陷变更；去除提取到的变更数据中的重复变更；计算去除重复变更后的变更数据的变更级软件缺陷预测特征；根据计算得到的变更级软件缺陷预测特征及标注信息，训练缺陷预测模型，以便训练好的缺陷预测模型判断待预测的变更数据是否是缺陷变更。采用本发明，能够提升软件变更级缺陷预测模型的预测性能。
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