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公开(公告)号：CN109146184A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810990155.2
申请日：2018-08-28
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明属于多属性决策领域，公开了一种基于改进熵和得分函数的区间直觉模糊多属性决策方法及系统，针对当下流行的供应商选择问题，在供应商属性权重完全未知的情况下，首先利用综合不确定度和犹豫度的模糊熵确定各个指标属性权重，利用客观赋权法进行主体偏好带来的偏差性修正；利用新的得分函数进行方案集排序，得出最终的供应商选取方案。本发明利用改进的方法根据属性对决策方案的贡献程度计算属性权重；对于现有得分函数的局限性，提出新的得分函数；正确合理的计算出属性的权重，所提得分函数在一定程度上弥补了其他排序函数对某些区间数排序失效的问题，本发明为企业选择供应商时，提出了一种更为客观合理的方法。
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公开(公告)号：CN109086604A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810730308.X
申请日：2018-07-05
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于软件程序技术领域，公开了一种基于稀疏贝叶斯模型的安卓恶意行为软件识别方法及系统，将Dalvik序列转变为由字母表示的opcode序列；分别提取应用程序的3-gram序列的概率；使用稀疏贝叶斯学习算法进行模型训练；在使用稀疏贝叶斯算法中，使用GA-PSO的混合算法对对准参数进行寻优，利用遗传粒子群的混合算法与粒子群算法的全局迅速搜索特性，在有限的时间内获取到足够好的对准参数；使用训练好的模型进行未知Android应用程序的识别。本发明基于相关向量机算法可以很好的避免由于支持向量机算法参数选择错误导致的识别精度下降，即在不进行更多参数输入的情况下依旧保持其较高的识别精确度。
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公开(公告)号：CN108092771A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201810142676.2
申请日：2018-02-11
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于安全通信技术领域，公开了一种防篡改的受控的量子安全直接通信方法及系统，为控制接收端获得发送端的秘密信息，发送端发送SC*给控制端；控制端打乱SC*中光子的顺序；然后控制端发送顺序重排后的SC*给接收端；如果控制端不告诉接收端光子的正确顺序，接收端就不能恢复SC并解密秘密信息；控制端也无法得知用K(k1,k2,…,kN)加密的秘密信息等。本发明不需要诚实控制者的前提；即使在控制者不诚实的情况下，本发明提出的协议仍然是安全的，任何对秘密信息的篡改都很容易被发现。本发明可以抵御基于隐形传态的伪光子攻击，同时也可以验证两个参与者(发送者和接收者)的身份。
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公开(公告)号：CN106685654A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710021254.5
申请日：2017-01-12
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种具有双向身份认证的量子密钥分发方法，基于Bell态纠缠特性进行窃听检测、身份认证和密钥分发，随后经一次量子序列传输完成身份认证和密钥分发；首先检测信道安全，再进行身份认证，最后进行密钥分发。本发明首先基于Bell态纠缠特性进行窃听检测、身份认证和密钥分发，随后经一次量子序列传输完成身份认证和密钥分发，提高了粒子的使用效率和通信效率，同时也让协议更加简洁；协议在身份认证时还具有零知识性的特点，即使用户被冒充，冒充者也不能在通信中获得任何有价值的信息，从而进一步确保了用户的信息安全；当双方需要进行密钥分发时，本协议首先检测信道安全，再进行身份认证，最后进行密钥分发。
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公开(公告)号：CN106506566A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201710021573.6
申请日：2017-01-12
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/1441 , H04L63/145
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲免疫的隐蔽式网络攻击主动防御模型及构建方法，通过移动互联网自身的局限性、漏洞、安全隐患等问题，拟引入传染病学理论及脉冲微分方程模型理论，建立移动互联网环境下基于脉冲免疫作用的隐蔽式网络攻击主动防御模型，提出针对隐蔽式网络攻击防御的脉冲免疫策略，有效防御可能存在隐蔽式网络攻击的发生，从而提高移动互联网应用的安全性和可控可管性等问题；建立移动互联网环境下基于脉冲免疫作用的隐蔽式网络攻击主动防御模型，有效防止可能存在的隐蔽式网络攻击的发生；从而提高移动互联网应用的安全性和可控可管性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119204014A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411252989.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及命名实体识别技术领域，公开了一种文本命名实体识别模型及方法。其中模型包括嵌入层、多层感知机、全局上下文增强模块、词对相对位置编码注意力模块、分层特征融合模块和预测层；嵌入层用于根据文本数据生成文本嵌入表示；多层感知机用于将文本嵌入表示转换为二维词对矩阵；全局上下文增强模块用于根据二维词对矩阵生成全局上下文增强表示；词对相对位置编码注意力模块用于根据二维词对矩阵生成词对相对位置编码注意力表示；分层特征融合模块用于根据全局上下文增强表示、词对相对位置编码注意力表示和二维词对矩阵生成得分矩阵；预测层用于根据得分矩阵输出命名实体预测结果。本发明实现提高文本命名实体识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118509152A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410540468.3
申请日：2024-04-30
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明属于图像加密技术领域，公开了一种基于量子漫步和混沌映射的量子经典混合图像加密方法，本发明方法无需对图像进行编码，也不需要多次执行量子漫步操作等。相反，本发明方法直接利用明文信息作为量子漫步、Henon map和Catmap的参数。因此，即使使用相同的初始条件来加密多张图像，量子漫步生成的随机矩阵和混沌系统使用的初始参数也几乎完全不同，实现了近似“一次一密”的效果。本发明方法只需要进行一次量子漫步，提升了加密效率。数值模拟和性能分析显示本发明加密方案具有以下特点：相邻像素点相关性弱，对明文图像微小变化敏感度高，密钥空间大，密文直方图均匀。这表明本发明方案能够抵抗各种噪声攻击和差分攻击。
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公开(公告)号：CN116579343A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310560194.X
申请日：2023-05-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种中文文旅类的命名实体识别方法，包括以下步骤：S1、获取中文文旅类文本数据，并将其输入至字符嵌入层，得到字符向量表示；S2、将字符向量表示输入至双向长短期记忆网络层，得到上下文表示；S3、将上下文表示输入至CNN层，得到多尺度的局部上下文特征融合表示；S4、将多尺度的局部上下文特征融合表示输入至CRF层，通过CRF层进行序列标注，完成中文文旅类的命名实体识别。本发明考虑到对中文旅游类的命名实体识别研究的关注度较少的问题，针对于中文的文旅类文本数据进行网络搭建，在CNN层利用第二CNN模块学习多尺度的局部上下文特征融合表示，加强语义之间的相关性，提高有利于中文识别的特征表示。
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公开(公告)号：CN114791788B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210447314.0
申请日：2022-04-24
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的数据存储方法及装置，采用了双链的模型来减少主区块链系统的数据存储量，主链存储少量主要数据并通过数据监督接口对副链进行监管，副链中存储大量的数据副本以及非交易类数据，模型将副链存储模型划分为两层，包括存储层和处理层，处理层中运用了重复数据删除技术来减少副链数据冗余。相比传统的全复制存储模式，本发明的主链上存储的数据量大大减少，天然地提高了存储空间使用率以及存储模型地可扩展性；重复数据删除技术主要根据结构或非结构化数据所生成的哈希指纹来进行指纹管理，利用重复比率删除算法来删除部分重复数据，因此，副链上的存储冗余量也随之减少，以此减轻区块链作为分布式账本时的存储压力。
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公开(公告)号：CN114493810B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210387402.6
申请日：2022-04-14
Applicant: 成都信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种物联网数据处理方法、装置及介质，通过获取感知数据的分类标签；将感知数据分为l个工作矩阵；利用回归模型对所述l个工作矩阵进行训练，计算得到感知数据的质量等级；本发明考虑数据需求者对每次共享任务的价格和数据质量等级有不同的需求，在筛选参与共享任务的数据拥有者时，根据赢标候选者的报价和其所提供感知数据的质量等级，计算出感知数据的价值。最终由感知数据的价值选出赢得此次拍卖的数据拥有者参与共享任务。最后，数据需求者根据不同的感知数据价值进行报酬分配，激励数据拥有者参与共享任务的同时，保证感知数据的质量。
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