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公开(公告)号：CN109271132B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201811096121.5
申请日：2018-09-19
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习模型的排序方法，包括以下步骤：第一步，对于给定的待排元素集生成模型训练数据；第二步，根据第一步生成的训练数据利用机器学习的方法构建待排元素集的分布模型；第三步，利用分布模型预测待排元素集中每一个元素在有序数组中的位置；第四步，根据元素的预测位置将元素放入有序数组中，得到一个有序的数组完成排序操作。本发明由于采用将元素直接放入有序数组中的方式，相比于快速排序、归并排序、堆排序等排序算法，运行时间更短。
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公开(公告)号：CN115587361A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211264125.6
申请日：2022-10-14
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于词素词向量模型的恶意程序行为表征方法，包括对捕捉的恶意程序函数调用信息进行排序并抽象，提取高频序列，设置分割点；进行去冗余和去混淆，得到新的函数序列S′；获取函数名称f中的词素，得到函数对应的词素列表M，为非最大长度的词素列表填充标记符Mask，对词素和函数名称分别编号，并对函数名称、词素和占位符的编号应用独热编码，训练词向量模型；计算函数的特征向量，并计算每个函数的TF‑IDF。有效解决了动态函数调用中存在的加密、混淆问题，可以做到快速感知理解恶意程序的行为。
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公开(公告)号：CN111008503B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201911304044.2
申请日：2019-12-17
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RNN序列模型的转向管柱螺母调节角度预测方法，通过获取并构建样本数据，清洗和过滤样本数据，数据格式化预处理，特征的提取与选择，序列化和归一化数据，根据模型预测调节角度和真实调节角度计算损失函数值，优化网络参数，最后基于优化后的网络对测试数据进行调节角度预测，并给出精确度和效率相对更优的样本数据结构和特征输入方案。本发明实现了将RNN序列模型应用于工业数据，有效地预测出转向管柱螺母的调节角度，提高了转向管柱螺母调节角度的精确度，从而提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114116921A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111436047.9
申请日：2021-11-29
Applicant: 中南大学 , 奇安信科技集团股份有限公司
IPC: G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于等价结构挖掘网络资产图的化简方法，该方法包括：S01、分类并定义等价结构：将等价结构进行分类并定义各类的判别方法；S02、统计并为等价结构节点贴上标签：根据步骤S01定义的等价结构以及判别方法对原始数据进行统计，为对应等价结构的节点标识特定的标签，然后进行分类；S03、设计化简方案：根据步骤S02的分类及统计结果，通过化简比例计算函数进行“非独立型等价结构”的化简，通过固定的化简方案对“独立型弱等价结构”进行化简；S04、根据等价结构化简比例处理数据。本申请可以有效解决资产图谱中视觉冗余的问题，同时还能保持化简前后整体拓扑结构的一致性，适合推广应用。
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公开(公告)号：CN113780557A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111332352.3
申请日：2021-11-11
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于免疫理论的对抗图像攻击方法、装置、产品及介质，基于图像像素的位置关系，利用神经网络损失函数的梯度回传学习每一个像素所占的权重值，得到注意力权重，将注意力权重与像素值相乘后输入激活函数，得到注意力类激活图Ac(i,j)，所述类激活图可近似表征图像目标像素；通过掩码Bk随机掩盖注意力类激活图Ac(i,j)，获取对非目标像素攻击无效的注意力激活图，利用非目标像素攻击无效的注意力激活图获取分类特征向量；将分类特征向量输入设计的泛化性鲁棒损失函数计算梯度值，利用梯度值对神经网络进行后向传播，训练所述神经网络。本发明的方法在对抗图像攻击任务中达到了最先进防御水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113098876B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110360758.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链与智能合约的产品数据上链方法和介质，其方法为：管理中心部署一个智能合约；企业在区块链上获取一个区块链地址；企业在智能合约中申请数据上链；管理中心在智能合约中为申请数据上链的企业授权；被授权的企业将待上链数据的基本信息录入智能合约；管理中心生成一个用于加密产品数据的密钥，并将它加密存放到智能合约中；被授权的企业按照产品数据上链协议规定的标签信息格式将产品数据存储到区块链上；查询企业已上链的产品数据。本发明不但提高了上链数据的真实、有效性，而且保证了上链数据的安全。此外，该协议定义的固定格式的标签信息，可以提高上链数据存取的效率。
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公开(公告)号：CN113191428A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110474647.8
申请日：2021-04-29
Applicant: 中南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种社区图识别及采样方法、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：步骤1，采集原始数据，给原始数据添加标记；步骤2，选择量化指标作为训练特征；步骤3，训练分类器；步骤4，利用分类器将待处理图数据划分为社区平衡图和社区不平衡图，对社区平衡图进行采样处理；步骤5，将社区不平衡图划分为两个子图；步骤6，对两个子图进行并行采样，并将采样结果合并得到社区不平衡图的采样结果；本发明采样过程简单、效率高，且能全面保留社区图中的原始图结构和关键图属性。
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公开(公告)号：CN113098876A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110360758.6
申请日：2021-04-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链与智能合约的产品数据上链方法和介质，其方法为：管理中心部署一个智能合约；企业在区块链上获取一个区块链地址；企业在智能合约中申请数据上链；管理中心在智能合约中为申请数据上链的企业授权；被授权的企业将待上链数据的基本信息录入智能合约；管理中心生成一个用于加密产品数据的密钥，并将它加密存放到智能合约中；被授权的企业按照产品数据上链协议规定的标签信息格式将产品数据存储到区块链上；查询企业已上链的产品数据。本发明不但提高了上链数据的真实、有效性，而且保证了上链数据的安全。此外，该协议定义的固定格式的标签信息，可以提高上链数据存取的效率。
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公开(公告)号：CN113052893A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110315709.0
申请日：2021-03-24
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于连通图和凸包的散点图去重叠算法，包括：步骤1，选取一个以图片为标记点的图片散点图，且图片散点图中的所有图片的四个边长都相等，获取图片散点图中每张图片的坐标和宽高；步骤2，通过碰撞检测算法计算图片散点图中各个图片之间的邻接矩阵；步骤3，根据计算出的各个图片之间的邻接矩阵和基于宽度优先搜索的暴力搜索方法计算图片散点图中所有图片的连通图；步骤4，对计算出的每个连通图计算凸包。本发明可以大幅减少以图片为标记的图片散点图的视觉重叠，完全消除图片散点图中单个凸包内的视觉重叠，为图片数据集的可视分析提供了有效的方法，提高了分析效率，用户可以准确感知图片散点图中图片的位置。
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公开(公告)号：CN112884657A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110487901.8
申请日：2021-05-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸超分辨率重建方法及系统，采用人工智能中的深度学习方法，结合人脸超分辨率技术，实现了在不需要人脸先验知识的情况下重建清晰的人脸图像。本发明方法构建一个渐进式超分辨率重建模块，逐步提升人脸图像的分辨率，充分利用低分辨率人脸以及噪声信息，可将低分辨率的低光照的人脸重建成面部轮廓、细节信息清晰的超分辨率人脸图像，低分辨率图像的训练有助于更高级别分辨率的训练，因此整体的训练速度更快。
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