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公开(公告)号：CN112986210A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110185305.4
申请日：2021-02-10
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种尺度自适应的微生物拉曼光谱检测方法及系统，首先对拉曼光谱仪采集的微生物拉曼光谱进行数据预处理，然后利用多尺度卷积神经网络自适应组合不同峰宽、不同位置的拉曼谱峰信息特征，生成概率分布，从而实现对微生物类别的高准确度自动识别；进一步基于生成的概率分布，通过反向求导、加权求和、上采样的方式可得到各谱段对完成类别的响应激活程度，进而得到相应的有效谱段。由于本发明提供的微生物拉曼光谱检测方法及系统能够实现对微生物类别的自动高效识别并提取相应的有效谱段，无需专家知识、知识图库和人工判别，可适用于大规模、多种类、带噪声的微生物光谱检验场景。
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公开(公告)号：CN118735116B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202410849137.8
申请日：2024-06-27
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提供了基于宏观基本图的机场拥堵控制方法、装置、设备及介质，涉及运行管控技术领域。包括：输入出发率和到达率进行图像转化处理，得到机场全场面的宏观基本图，通过多项式函数表达转换，得到机场全场面的宏观基本图的多项表达式；基于预设的起停式控制法对机场全场面的宏观基本图的多项表达式转化，得到宏观基本图开发确定环境下的离场控制表达式；基于预设的鲁棒控制法对宏观基本图开发确定环境下的离场控制表达式进行优化，得到优化后离场控制表达式；将优化后离场控制表达式输入到预设的元胞传输模型中进行判断，得到机场全场面的最佳运行数量。解决了机场场面发生拥堵现象后航班离场控制不完善，导致旅客出行等待时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN118505600A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410417739.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 四川大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/52 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于视觉异常检测技术领域，公开了一种基于多源不确定性挖掘的统一异常检测方法，首先基于多源不确定性挖掘的半监督学习方法训练异常分割网络，然后对待检测图像进行统一异常检测。本发明在异常分割网络训练过程中，引入多源不确定性挖掘网络和异常分割网络，基于交叉注意力机制，使得多源不确定性挖掘网络和异常分割网络逐层进行交互训练，能够协助异常分割网络更好的关注图像的全局特征和异常的局部特征，从而实现更精准的定位。
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公开(公告)号：CN118393452A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410475483.4
申请日：2024-04-19
Applicant: 四川大学
IPC: G01S7/41 , G01S13/72 , G01S13/74 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及一种基于PCA‑LSTM算法的二次雷达航迹处理方法及装置。所述方法包括：获取历史二次雷达数据和ADS‑B位置数据，关联历史二次雷达数据和ADS‑B位置数据。基于关联后的历史二次雷达数据和ADS‑B位置数据训练二次雷达航迹预测模型，二次雷达航迹预测模型包括降维模块和目标航迹预测模块，其中，降维模块为PCA算法模型，用于基于历史二次雷达数据确定特征数据，采用主成分分析对特征数据进行降维处理，目标航迹预测模块为基于时间序列的长短期时间记忆神经网络模型，用于预测目标未来的方位和距离。将待预测目标二次雷达数据输入训练后的二次雷达航迹预测模型，得到目标航迹。不仅实现了跟踪不同机动类型空中目标，同时提高了二次雷达航迹预测效率。
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公开(公告)号：CN118200374A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410048690.1
申请日：2024-01-12
Applicant: 四川大学
IPC: H04L67/131 , H04L41/14 , H04L41/0895 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于NoCode跨域混沌动力效能驱动低空智联网靶场平台，属于网络靶场平台技术领域，包括网络靶场建立模块、网络靶场对战分析模块、靶场攻击模拟模块与靶场信息处理模块；本发明中，系统内设置有网络靶场对战分析模块，能够对于网络靶场的对战情况进行分析，能够设置不同的对阵方或者进行单兵对抗，从而有效对于不同区域内的低空数据进行交互，提高数据之间的互联效果，同时系统内还设置有靶场管理模块，该模块能够对于靶场平台的许多重要信息进行管理，避免造成数据与信息的遗失，同时对于靶场平台的任务进行管理，能够使靶场平台的任务合理分配，大大提高整体系统的实际应用效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116912071A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310899347.3
申请日：2023-07-21
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q50/30 , G06T13/00 , G06Q10/047
Abstract: 本发明公开了一种智能民航数字化机场安全推演示范验证平台，属于机场安全推演技术领域，包括信息收集模块与数据快速处理模块，所述信息收集模块的输出端与数据快速处理模块的输入端相连接；本发明中，通过在内设置有信息收集模块与安全撤离推演方案生成模块，可对于机场内的大量安全信息进行收集，获取各个安全撤离点位的具体位置，从而通过安全撤离推演方案生成模块生成最优的安全撤离推演路线，提高了本身安全推演资料的准确度，同时在内设置有AI推演视频合成模块，能够生成AI推演视频，且能够融入语音信息，从而能够大大提高该安全推演资料的乐趣性，从而能够大大提高受众群体，提高推演资料的传播效果，达到更佳的安全推演效果。
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公开(公告)号：CN116846624A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310774355.5
申请日：2023-06-28
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分布容侵技术空管网络信息安全防护算法，属于网络安全信息防护技术领域，通过在网络信息系统建立基础性防火墙，同时在网络信息系统内建立分布式容侵子系统，并且在主体系统内部署建立基于网络节点流量监测的在线检测与追踪模块。本发明中，对入侵的数据进行流量定向诱导，并且在数据诱导后，能够通过虚拟蜜罐区间对入侵的数据进行数据的主动防御，避免数据影响到网络信息系统的数据交互安全，同时能够通过安全恢复数据记录区间，能够在分布容侵子系统被入侵破坏时，通过安全恢复数据记录区间进行子系统数据的快速恢复，有利于提高安全防护效果，通过分布式有利于降低主系统的负载，提高数据安全性。
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公开(公告)号：CN116800619A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310899353.9
申请日：2023-07-21
Applicant: 四川大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/16 , H04L43/08 , H04L67/1095 , G08G5/00
Abstract: 本发明公开了一种空管信息系统业务脆弱性识别方法，属于脆弱性识别技术领域，包括如下步骤：对于空管信息进行获取；本发明中，通过在内设置有空管信息获取模块与网络信息传输监测模块，可对于空管信息与网络信号信息进行有效获取，整体获取信息全面性较强，能够得到空管业务中最为重要的信息类别，为后续的脆弱性识别提供了较多的判定依据，同时在内还设置有自动仿真模块，能够同时对于大量航班航线进行运行仿真，还可对于不同干扰信号源进行传输仿真，从而获取最终的空管运行结果，判定故障点可标记为脆弱性标定点，同时还采用深度学习方法，能够对于脆弱性标定点进行深度学习，能够提高识后续脆弱性别效率与效果，提高了整体方法的应用效果。
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公开(公告)号：CN116186703A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310197223.0
申请日：2023-03-02
Applicant: 四川大学
IPC: G06F21/56 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及空管指挥保障信息系统网络安全领域，并公开了建立恶意软件多维动态检测网络模型的方法。恶意软件的检测是指扫描计算机和文件检测恶意软件的过程，本发明主要解决恶意软件不易被发现、隐蔽性高的问题，包括如下步骤，步骤S1：根据传统恶意软件的代码及特征，将恶意样本转化为图像或提取恶意软件反汇编获取的指令块、指令序列等作为浅层特征输入；步骤S2：基于RNN或CNN模型，进行深度学习，给每个特征节点赋予权重，根据权重分布，挑选有用特征，作为深层特征输入；步骤S3：利用二进制特征建模、软件特征可视化、检测分类器训练、恶意代码实时扫描等技术构建面向恶意软件检测的网络模型；步骤S4：基于步骤S3，利用BP反馈调节机制，对样本原始类和目标输出之间的误差进行BP反馈微调，优化恶意软件检测的网络模型，使之可以快速得出结论，本发明基于威胁感知验证平台，多维度动态的检测恶意软件，构建恶意软件检测网络，对于目标输出进行BP反馈调节，从而提高恶意软件检测的准确率及效率。
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公开(公告)号：CN113590779B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202110743414.3
申请日：2021-06-30
Applicant: 四川大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种空管领域知识图谱的智能问答系统构建方法，第一步，实体识别，用于识别自然语言问句中出现的实体名。第二步，实体链接，通过判断问句中与知识图谱中两个实体语义相似度，建立问句中实体到知识图谱中实体的链接关系。第三步：采用编码器‑解码器模型预测问句中实体与答案实体之间的关系，并且利用实体类型的额外信息进一步提高模型关系预测精度。第四步：利用预测出的关系，进一步修正实体链接结果。第五步：利用实体ID和预测出的关系在空管知识图谱中检索出对应的答案实体。该问答系统基于知识图谱且不同于问题与答案之间进行模板匹配的方式，因此答案具有更高的可靠性。
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