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公开(公告)号：CN112669214A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110002643.X
申请日：2021-01-04
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于交替方向乘子算法的模糊图像超分辨率重建方法。本发明通过构造一个正向的观察模型使退化后的低分辨率图像能够更接近真实场景中的有退化低分辨率图像，并且搭建了基于交替方向乘子算法的模糊图像超分辨重建模型，将图像去模糊过程与获取高质量特征图过程分离，获得了更好的模糊图像超分辨重建效果。该方法相比于直接进行双三次插值下采样进行超分辨率重建方法，更能处理真实场景下低分辨率图像重建。
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公开(公告)号：CN112541855A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011432797.4
申请日：2020-12-10
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于多层复杂网络和SIR模型的图像加密方法，涉及图像加密领域。该图像加密方法，包括将灰度图像转换成比特级图像的步骤，根据相关算法将图像分成若干层，生成确定性的随机网络的步骤，以及使用SIR传染病模型进行扩散，最后合成加密图像的步骤。本发明采用比特级加密具有可同时改变像素位置和值的优点，和像素级加密相比更能改变明文的统计信息，有利于提高加密效率并提高加密安全性。本发明方法使用确定性随机网络和SIR传染病模型的构建了新的加密框架，获得了较高的图像加密效果，该方法能够更好的用于信息安全领域的信息隐藏、加密传输等应用过程，具有安全可靠的优点。
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公开(公告)号：CN112541854A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011432547.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 东北大学
IPC: G06T1/00 , G06T7/90 , G06F16/51 , G06F16/583 , G06F21/60
Abstract: 本发明属于图像处理领域，公开了基于目标检测的选择性加密方法。本发明首先为了增大加密系统的密钥空间，使用两轮logistic映射，利用两次混沌映射产生的序列做差取其绝对值，得到新的混沌序列。利用新的混沌序列对图像进行加密。同时利用残差网络解决网络退化问题，通过连接一个“捷径”，将原有的非线性映射近似转换成恒等映射，避免随着网络层次的增加出现的梯度消失或者是梯度爆炸等问题。
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公开(公告)号：CN112184534A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011083260.1
申请日：2020-10-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于数字图像加密领域，公开了基于多级二分取反和三维比特级置乱的数字图像加密方法。本发明用二分取反操作解决传统加密架构中扩散引起的问题。采用三维比特级置乱解决基于混沌系统实现的二维/三维置乱所引起的问题。本发明通过采用多级二分取反均衡数字图像内部的0，1占比，不仅有效的利用了图像内部的信息冗余，还很好的对图像内部的信息进行了隐藏。基于一维向量循环移动的三维比特级置乱可以充分使图像内部的0，1比特均匀分布，同时也大大缩短了对三维比特置乱的时间，提升了加密效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109783496A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910032236.6
申请日：2019-01-14
Applicant: 东北大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F11/36
Abstract: 动态软件缺陷定位技术一直以来都是软件测试领域的研究热点，基于神经网络缺陷定位方法的提出又给这项技术的发展提供了更多的可能。但训练神经网络模型的海量数据的收集和处理一直没有统一的过程和工具，导致前人的很多工作成果难以复用或无法复用。本发明提供了基于Excel&VBA的数据收集和处理自动化工具及使用方法，包括：数据收集模块、数据样本标记模块、数据清洗模块与数据转化模块；可以实现自动收集海量gcov文件中的代码执行信息，生成原始代码执行信息数据集，再经过自动化的清洗和转化过程，生成可供神经网络进行训练的标准数据集。使用本发明的工具可以减少在缺陷定位实验中海量数据的收集和处理工作，避免重复工作，提高整体实验效率。
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公开(公告)号：CN109271517A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811147525.2
申请日：2018-09-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明具体涉及一种IG TF-IDF文本特征向量生成及文本分类方法，属于文本挖掘和机器学习领域。所述方法包括：1)生成文本特征向量；2)训练分类器；3)评估分类性能；4)对目标文本集进行分类；本发明计算所得权重更能真实的反映不同词条对文本分类的重要程度，使得具有强类别区分能力的词条被分配更大的权重，使得权重计算更加合理，从而提高了文本分类的准确度；而且计算所得词条权重无需知道具体所述类别，克服了TFADF等有监督方法在多类别文本中分类的不足。
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公开(公告)号：CN108900917A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810741610.5
申请日：2018-07-09
Applicant: 东北大学
IPC: H04N21/472 , G09B5/02
Abstract: 本发明属于在线教学系统领域，提供一种面向知识结构的在线教学视频播放系统及方法。该系统包括：视频资源存储模块用于存储用户所学课程的教学视频，知识存储模块用于存储用户学习课程的每一个教学视频所包含的知识点的知识点数据；视频显示模块用于显示视频资源存储模块中存储的教学视频；知识结构显示模块用于显示教学视频的知识结构，并监测视频显示模块中视频的播放进度，根据视频播放进度与知识点在所属的教学视频中的起止时间，突出显示知识结构中对应的知识点。本发明帮助用户能够更好了解课程的知识结构，理解知识间的相互引用关系，并快速地回顾知识点，提高学习效率。
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公开(公告)号：CN106779200A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611116628.3
申请日：2016-12-07
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于在历史数据中进行相似搜索的风电机组状态预测方法，涉及风电机组状态监测技术领域。该方法对历史数据进行预处理后，进行风机属性选择与降维，通过改进的K均值聚类算法对降维后的数据进行聚类分析，李彤历史数据相似查询进行风机运行状态的预测。本发明提供的基于在历史数据中进行相似搜索的风电机组状态预测方法，能够将风电机组的历史运行数据建立数据库，并通过实时的运行数据与风机自身以及与其相似的风机历史数据进行对比对风电机组的状态进行评估。
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