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公开(公告)号：CN119202715A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411227082.3
申请日：2024-09-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于设备不确定性的分布式系统工况辨识方法，旨在解决由于数据异质所带来的工况辨识挑战。该方法通过量化设备的不确定性，有效地对分布式系统中的设备进行可靠建模，从而提高系统工况辨识的准确性。通过降低不同客户端中的预测不确定性并聚合可靠客户端，本发明实现了在数据异质条件下对系统工况的高效辨识，特别是在不同设备间数据分布差异较大的情况下，能够显著提升全局模型的预测精度，为分布式系统的可靠状态监测提供了坚实的技术基础。
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公开(公告)号：CN119135394A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411186178.X
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/098 , G06F123/02
Abstract: 本发明针对了工业互联网中的网络攻击的问题，提出了一种基于联邦图信息压缩的工业网络攻击检测方法。该方法在联邦学习框架下通过图结构表征数据特征，并提取节点矩阵和邻接矩阵中的重要特征，中心服务器聚合并更新来自边缘设备的检测模型。本发明旨在提升工业网络安全和智能检测能力。
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公开(公告)号：CN118171282A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410287827.9
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于源代码切片和预训练技术的智能合约漏洞定位方法，实现对智能合约源代码的漏洞具体位置定位；该方法从智能合约和单行智能合约语句中同时学习漏洞知识，将漏洞定位任务转换为语句分类任务，通过遍历智能合约所有语句行，即可实现定位漏洞具体位置；将预训练技术应用到了智能合约漏洞检测领域中，结合预训练模型的特性，仅需要少量的有标签数据即可达到预期效果，减小了对大数据量的需求，降低了检测成本；本发明设计了一种新的源代码切片方法，通过语句赋权的方式结合数据流关系进行切片，大幅度减少了无关特征；实验结果表明该方法能够取得较好的结果。
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公开(公告)号：CN117649246A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311529509.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q30/018 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06K17/00 , G06F21/64 , G06F16/22 , G06F40/126
Abstract: 本发明公开了一种基于联盟链的废旧家电部件拆解信息追溯方法，将家电回收全流程所涉及的参与方作为机构部署到联盟链，并构建以拆解中心的部门为节点的集群分布式网络。每台废旧家电拆解的部件经过不同节点的工序，生成相应的拆解追溯码DTC，并通过共识实现信息自动上链。随着拆解部件的拆解流转，拆解追溯码逐步更新存证。为每台家电申请唯一的二维码，监管者或消费者通过扫描可以实现追溯信息查询。该方法可以实现对废旧家电拆解部件的有效跟踪，使得拆解流程变得透明、清晰，更易于监管部门的有效监管，进一步构建完善家电回收全流程的可信追溯体系。
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公开(公告)号：CN116071602A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310185219.2
申请日：2023-02-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/56 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出基于卷积神经网络特征可视化的典型垃圾识别方法。其中，方法包括：建立卷积神经网络的典型垃圾类别决策模型，设计基于类别决策的典型垃圾特征激活映射策略，突破网络学习过程中的典型垃圾识别可视化技术，实现可解释的特征可视化卷积神经网络典型垃圾识别，为垃圾回收行业提供强有力的技术支持，对典型生活垃圾分类具有显著的应用和经济效益。因此，本发明的研究成果在典型生活垃圾回收领域具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114820582A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210590772.X
申请日：2022-05-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于形变卷积神经网络的废旧手机表面缺陷精准分级方法，针对废旧手机回收过程中表面缺陷难以精准分级的问题。本发明设计混合注意力机制模型，能够优化模型的性能，建立基于形变卷积神经网络的识别模型，实现对废旧手机表面缺陷的准确分级。本发明对不同场景下的手机表面缺陷分级均保持较好的快速性和准确性，能够提高废旧手机回收的效率和回收企业经济效益。
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公开(公告)号：CN110083710B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201910365929.7
申请日：2019-04-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于循环神经网络与潜变量结构的词语定义生成方法，属于自然语言处理领域。本发明在基于循环神经网络的基础上利用变分自编码器(VAE)对释义进行建模，结合潜变量特征，根据被定义词的上下文信息对词义进行提取来生成词语的释义，具体包括：建立并整理基础语料库；选取被定义词语的近义词集合，扩展基础语料库，形成最终语料库；对被定义词语的词向量进行扩展重构；构建基于循环神经网络与潜变量结构模型；训练基于循环神经网络与潜变量结构模型；将待释义词语及其上下文信息输入训练完成的模型中，实现具体语境中待释义词语的语义释义，解决一词多义问题。
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公开(公告)号：CN110852808A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911117324.2
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的电子产品异步自适应价值评估方法，用于解决二手电子产品自动定价的问题。具体包括估计产品本身价值的估价模块和为应对市场变化进行定价调整的自适应调价模块，自适应调价模块使用双深度Q网络，其模型结构由两个结构相同、参数不同的深度Q学习网络构成，即行为网络和目标网络；估价模块根据影响电子产品价格的内部属性得到t时刻的产品基本估价 由估价模块输出的估计价格 经过自适应调价模块选择的调价动作at调整之后得到最终价格 本发明充分利用市场交易的信息，自适应调整定价以适应快速变化的市场，保证价格的合理性，提高交易成交率。
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公开(公告)号：CN104571098B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510036789.0
申请日：2015-01-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 基于Atom平台的远程自诊断方法，通过先进的UEFI实现目标系统启动初期系统完整性的诊断，并通过网络将诊断结果传输给远端控制中心。目标系统出现故障时，控制中心除了可以立即得到报警之外，还可以对目标系统进行远程启动、远程关机等维护工作。本发明由一种远程自诊断方法和一套自诊断装置组成，远程自诊断方法通过结合UEFI和双通道网络通信等技术，为远程自诊断应用提供了一套安全且可靠的解决方案，远程自诊断装置使用FPGA和PCIe等技术不仅实现了远程自诊断功能，而且还提供了对目标设备进行远程控制的功能。
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公开(公告)号：CN101122988B
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN200710122006.6
申请日：2007-09-19
Applicant: 中商流通生产力促进中心有限公司 , 北京工业大学 , 青岛海信智能商用设备有限公司 , 北京雅普兰科技发展有限公司 , 广东亿业科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种网络税控系统中的安全处理方法。该方法包括：网络税控器通过存储用于完整性检测的度量值及税控数据采集模块发送的验证完整性的校验码对税控数据采集模块进行完整性校验。网络税控器对数据采集模块、税控服务器对网络税控器进行两级的在线状态监测。税控服务器和网络税控器通过身份认证和安全通讯层的方式，实现安全的数据传输。该安全处理方法从部件完整性验证、在线状态监测、税控数据安全传输三个方面进行处理，在不改变所处理的商业MIS系统的前提下保证了网络税控系统的安全，有效保证了整个网络税控系统控税的准确性。
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