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公开(公告)号：CN113361074B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202110505577.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/10 , G06F119/12
Abstract: 一种基于混合二元决策图的动态故障树分析方法，属于软件可靠性工程领域，目的在于考虑组件间的顺序依赖关系，结合逻辑代数模型，实现更高效的可靠性分析方法。方法如下：自上而下的遍历动态故障树，利用基于时序结构函数的代数模型表示每个动态门，得到动态故障树的代数结构函数；基于改进的香农分解算法，消除动态依赖关系，赋予二元决策图左右分支新的含义，利用新的形式表示根节点、中间节点和叶子节点；基于上述步骤，利用二元决策图的特点对系统进行定量分析，计算整个系统的不可靠度。本发明解决了决策图中产生无效节点的问题，适用于任意失效时间分布的系统和包含任意动态门的动态故障树，可用于动态和静态的混合分析模型，具有普适性。
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公开(公告)号：CN112000580B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010876355.2
申请日：2020-08-27
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种负载相关的软件老化检测方法，包括以下步骤：S1、利用负载生成器对待测软件进行加压；S2、利用监视工具定期收集多个老化变量，采用降维方法对关键变量进行化简，通过减少多重共线性来对老化趋势进行线性估计，并对老化变量进行分析，筛选出相关性最高的监视指标；S3、建立自动化时序分析模型，对筛选出的监视指标进行分析，得到时序曲线信号；S4、根据时序曲线信号构建偏离图，通过偏离值及变化规律判断是否存在老化现象。本发明解决了传统基于趋势检测的软件老化检测方法误报率高的问题，有助于开发者在开发阶段检测软件老化问题，避免软件老化问题带来的损失。
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公开(公告)号：CN112463640B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011476590.7
申请日：2020-12-15
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于联合概率域适应的跨项目软件老化缺陷预测方法，对源项目和目标项目中的数据进行预处理，采用主成分分析法进行降维处理，采用基于聚类的合成少数类样本法缓解类不平衡问题，使用机器学习分类器(逻辑回归等)进行预测。本发明考虑了软件老化缺陷数据集源项目和目标项目间的可迁移性(不同域同一类间的距离)以及可判别性(不同域不同类之间的聚类)，并进一步采用主成分分析法进行降维处理，减少特征冗余程度。本发明提高了传统跨项目软件老化缺陷预测方法的精度以及健壮性，有助于开发者在开发测试阶段发现软件老化相关缺陷并移除，一定程度上避免软件老化问题带来的损失。
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公开(公告)号：CN111881023B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202010664912.4
申请日：2020-07-10
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型对比的软件老化预测方法及装置，属于软件老化领域，从目标软件系统收集老化指标，将其处理成时间序列数据作为模型的预输入；针对老化数据规模，设计包括机器学习和神经网络的老化预测模型，计算各模型的预测误差，选定误差最小的模型作为候选模型；计算该模型与其他模型间是否存在显著性差异，如果差异性明显，选定该模型为最终的老化预测模型。本发明解决了单个模型预测结果可能会影响决策制定的问题，用户可以根据老化数据特征和预测误差自动地选择适合的模型，避免了主动性的维护措施或早或晚地执行，降低对软件可靠性的影响。可以扩展更多的模型，针对不同的老化数据规模可以选择最优的预测模型帮助系统运维。
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公开(公告)号：CN109002758B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201810576579.4
申请日：2018-06-06
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明适用计算机技术领域，提供了一种人脸特征点定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：从训练库中获取与用户输入的人脸图像相关的多个初始形状，通过级联回归算法对每个初始形状进行级联回归，获得每个初始形状对应的预测结果，根据特征点字典，计算每个预测结果中每个特征点对应的稀疏重构系数和重构残差，根据稀疏重构系数和重构残差，对每个预测结果中每个特征点的预测位置和预测遮挡状态进行修正，通过级联回归算法对修正后的每个预测结果进行级联回归，获得人脸图像每个特征点的位置和遮挡状态，从而有效地提高了对局部遮挡人脸图像上的特征点进行定位的准确度和效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109522143A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811335466.1
申请日：2018-11-10
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F11/07
Abstract: 本发明公开了一种基于安卓系统的移动设备老化重生方法，包括：步骤1，构建移动设备用户行为马尔科夫模型和老化过程马尔科夫模型，用户行为马尔科夫模型为二状态马尔科夫模型，包括活跃状态和休眠状态；老化过程马尔科夫模型用于用以预测和判断移动设备老化过程的各个状态，包括年轻状态、老化状态、主动执行恢复状态、被动执行恢复状态；步骤2，将用户行为马尔科夫模型和老化过程马尔科夫模型相结合，构建完整老化重生马尔科夫模型；步骤3，计算完整老化重生马尔科夫模型的稳态值，计算在不同时间点下执行老化重生下各状态的损失值，以获取最优的老化重生执行时间点。
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公开(公告)号：CN108182401A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711447065.0
申请日：2017-12-27
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于聚合块信息的安全虹膜识别方法，包括：用户C发送虹膜数据给服务器判断虹膜数据是否有效；如果用户C的虹膜数据有效，则服务器S在本地将虹膜数据划分为块并获取每个模块的聚合信息，返回注册成功信息；用户C获取实施的虹膜数据t’，把它按照与注册过程中相同的转化方法转化为虹膜特征模板x’；用户C发送虹膜特征模板x’给服务器S，服务器S接收x’并且与数据库中的虹膜模板作对比，计算它们之间的距离，如果某一个虹膜模板y与x’的距离小于一个阙值R，则认为x’是一个合法的虹膜模板，服务器S授权用户C使用系统资源。本发明能够满足三大基本性安全要求，并且可以支持移位和掩码策略来得到良好的识别性能。
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公开(公告)号：CN105279966B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201510650627.6
申请日：2015-10-09
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种校园交通的拥堵识别方法，在对校园交通拥堵情况进行分析后提出了道路占用率的计算方法，建立了基于三相交通理论的交通拥堵评价指标，将交通道路拥堵状况定义为三个状态，分别是自由流，一般拥堵和严重拥堵；选用皮尔逊相关系数法分析拥堵指标与各项交通流参数之间的相关性。本发明算法复杂度低、简单易行，可操作性强，目前尚无对校园交通进行拥堵识别的方法，可用于校园或住宅小区等特定环境下交通拥堵情况的识别。
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公开(公告)号：CN106650076A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611154445.0
申请日：2016-12-14
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了基于三元决策图的容错系统通用分析方法，将无关性组件的检测与一般的故障(覆盖故障)检测两者有机的结合，提出了一种通用的三元决策图既可以针对无关性覆盖模型又可以应用于传统的不完全错误覆盖模型。本发明与现有技术相比优点在于：解决了传统不完全覆盖模型无法隔离无关性组件的问题，并可以处理含非事件，大大降低了系统面临的风险，提高了系统的可靠性。本发明具有更好的普适性，其三元决策图的基本事件可以扩充至6种，既可以针对无关性覆盖模型也可以对传统的不完全覆盖模型也可以做出精准的分析，即是一个通用的解决方案。
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公开(公告)号：CN105069458A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510452404.9
申请日：2015-07-29
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06K9/4676 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种基于切比雪夫傅里叶矩的复杂Logo图案特征提取方法，提取复杂Logo图案外轮廓，寻找所述复杂Logo图案的外轮廓的最小外接覆盖圆，使用双线性插值方法依次对所述最小外接覆盖圆内的各个像素进行拉伸或缩小变换，用切比雪夫傅里叶矩提取变换后的复杂Logo图案特征。通过上述方法的结合从技术角度上能够有效提高复杂Logo图案在自然场景中自动识别的准确率,为用户在观看视频节目时提供个性化的智能推送服务，为商家宣传自家产品进行智能化营销提供了可行方便且新颖的技术方案。
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