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公开(公告)号：CN101848242A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：CN201010171888.7
申请日：2010-05-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种Web服务组合方法，其目的是解决现有的Web服务组合方法因大量冗余操作，而使整个系统组合效率低的技术问题。技术方案是采用分层存储结构，通过对历史组合请求过程的跟踪和分析，将下一次组合请求中最可能使用到的组合请求及其使用的Web服务分别存储到本地组合服务器的Web服务请求处理和热点Web服务两个虚拟存储单元中，并置为优先访问权；当响应某Web服务组合请求时，依次访问Web服务请求处理、热点Web服务等虚拟存储单元以及本地Web服务集。避免了大量重复组合请求再分析的冗余操作和以整个实际Web服务集为处理对象而造成的性能影响，提高了Web服务组合过程的执行效率。
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公开(公告)号：CN118964869A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410961326.4
申请日：2024-07-17
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性的气象设备的剩余使用寿命预测方法。其中，该方法包括：获取气象设备的历史数据，其中，历史数据为气象设备从开始运行到失效的多个多维时间序列的数据，每个多维时间序列的数据包括失效时间；构建DT‑LSTM网络模型，并对DT‑LSTM网络模型的参数进行初始化；将历史数据输入至初始化后的DT‑LSTM网络模型中，输出多维健康因子值，其中，每维健康因子值包括多个健康因子值，本发明解决了现有技术对气象设备的剩余使用寿命预测精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115361721B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210840282.0
申请日：2022-07-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于IFTOPSIS的分布式无人机多径路由编队方法，属于自组网领域。首先，选择剩余能量最高的无人机节点作为初始簇头；然后，无人机节点通过与邻居节点交互Hello消息，并根据Hello消息中的邻居节点的剩余能量等信息，采用IFTOPSIS方法计算自身的信任值；每个无人机节点将其信任值广播出去，信任值最高的节点当选为新的簇头；路由转发阶段采用节点不相关并行多径路由转发模式；仿真结果表明本发明的方法能很好的降低数据包丢失。
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公开(公告)号：CN115134774B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210574005.X
申请日：2022-05-24
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W4/40 , H04W12/0431 , H04W12/06 , H04L69/321
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段三支决策的无人机群跨层认证方法，在物理层认证阶段，基于贝叶斯风险最小化的三支决策机制计算得到相似度阈值，将待认证无人机节点划分为合法无人机节点、攻击者以及可疑节点。对于认证为攻击者以及可疑节点的节点，进行上层认证，判断消息的来源以减少因物理层特征的变化造成的参考样本的变化，并更新参考样本特征向量对物理层认证模型进行动态调整，将其进一步判别为合法无人机节点和攻击者。本发明所提出的认证算法认证精确率高，决策损失小，可用于无人机的安全认证，保证无人机的通信安全。
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公开(公告)号：CN118536067A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410692570.5
申请日：2024-05-31
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种确定计算机系统性能评价指标的方法。其中，该方法包括：获取每一用户对计算机系统的第一性能评价指标的初始评价数据，其中，初始评价数据包括：初始可取概率、初始不可取概率、初始不确定是否可取概率；响应于每两个用户的初始评价数据，确定每两个用户的初始评价数据的之间的皮尔逊相关系数。本发明解决了通过多名专家对指标进行评估过程中，由于每个专家对指标的评估结果不同，导致不能给出有效的评估结果的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260547A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410288800.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于多任务融合网络的重力波仪故障预测模型及方法，涉及气象设备故障预测计算机应用技术领域。所述重力波仪故障预测模型由双支路并行CNN网络、BiLSTM网络、多任务学习模块组成。所述方法首先利用卷积神经网络对重力波仪环境温湿度、输入电压值和电流值以及子系统或部件的核心参数等多元时间序列数据进行特征提取，然后通过BiLSTM对这些特征进行深度学习，并提取出短期和长期的依赖关系，最后通过多任务学习预测重力波仪运行状态和故障类型。这种预测方法不仅充分挖掘了数据之间的关联性，还处理了多元时间序列数据，从而提高了重力波仪故障的预测精度。
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公开(公告)号：CN114966744B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210558116.1
申请日：2022-05-21
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼光谱分析的大气气溶胶消光系数计算方法，该方法通过激光雷达实测的大气温度廓线计算大气分子的纯转动拉曼散射光谱后向散射截面强度廓线；使用该强度廓线结合激光雷达对大气分子的纯转动拉曼散射光谱的提取效率，可获得激光雷达提取的纯转动拉曼光谱后向散射截面强度廓线。结合氮气分子的振动‑转动拉曼散射光强度廓线、大气分子纯转动拉曼散射光强度廓线、激光雷达提取的纯转动拉曼光谱后向散射截面强度廓线、大气分子对振动‑转动拉曼散射光的消光系数廓线、大气分子对纯转动拉曼散射光的消光系数廓线、波长系数参量，计算大气气溶胶消光系数廓线。本发明可有效提高气溶胶消光系数廓线的反演精度，具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN116611063A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310541941.5
申请日：2023-05-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及一种基于多特征融合的图卷积神经网络恶意软件检测方法，属于软件安全技术领域。该方法通过以APK文件的函数关系调用图为基础，结合敏感权限特征和opcode特征，将这些特征进行融合，输入到模型中进行训练和检测，最终达到恶意软件检测的目的，在APK预处理的过程中，考虑到APK大小对训练结果的影响，进行了APK大小均衡处理，减少对检测结果的影响；在函数调用图的处理过程中，为了去除冗余的普通节点，对函数关系图进行了优化，极大地降低了数据的复杂度，提升了数据处理速度，和传统的恶意软件检测技术相比，该方法一定程度上提高了后续软件检测模型的训练效率与精度，对比较庞大的恶意软件数据集进行检测具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112862270B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202110079611.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式多机器人的个体任务选择方法、装置及系统，该方法包括：获取包含至少一个任务的任务集，并将各任务分别划入成功任务集和未成功任务集；计算各未成功任务当前的响应函数值，并将响应函数值最大的未成功任务确定为候选任务；计算候选任务的潜在性参与者数；判断候选任务的潜在性参与者数是否小于候选任务当前所需机器人数；若是，则确定候选任务为最终选择任务；否则，将候选任务划入成功任务集中，并确定未成功任务集其余未成功任务中响应函数值最大的未成功任务为最终选择任务。本发明使得系统总体智能水平得到了提高，能够完成更为复杂的协作任务，有利于在新时期的多机器人应用系统中得到有效应用。
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公开(公告)号：CN114827046B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202210289448.4
申请日：2022-03-22
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种总线负载率的处理方法、装置以及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：根据目标总线进行数据传输的波特率，确定步长和总步长数，其中，步长为一个比特传输的时间，总步长数是根据目标总线进行数据传输的传输总时长与步长而得到的；建立目标总线的传输数组，其中，传输数组的长度为总步长数；基于滑动窗口的方式对传输数组进行处理，得到目标总线的负载率。本发明解决了相关技术中总线负载率的处理方式存在计算耗时较长且通用性较低的技术问题。
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