公开(公告)号：CN109298704A

公开(公告)日：2019-02-01

申请号：CN201811009968.5

申请日：2018-08-31

Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 ,  南京大学 ,  国网江苏省电力有限公司 ,  国家电网公司

Inventor： 帅云峰 ,  周春蕾 ,  高阳 ,  宋蓓 ,  孙栓柱 ,  张友卫 ,  李逗 ,  杨晨琛 ,  李春岩 ,  潘苗 ,  王林 ,  孙彬 ,  高进 ,  王其祥 ,  王明

IPC: G05B23/02

Abstract: 本发明公开一种基于贝叶斯网络的工业故障路径追溯方法及系统。所述基于贝叶斯网络的工业故障路径追溯方法包括：步骤1：数据预处理，剔除原始数据中的噪声数据；步骤2：根据预处理后的数据，进行贝叶斯网络建模；步骤3：异常值检测，拟合自回归模型，并对拟合残差作后验检验来判断数据异常；步骤4：故障路径追溯，根据所检测出异常数据及故障属性，通过分析父节点的最大影响来求得一条最有可能的故障传播路径。本发明还提供一种基于贝叶斯网络的工业故障路径追溯方法的系统。

公开(公告)号：CN109815699B

公开(公告)日：2023-06-20

申请号：CN201811585731.1

申请日：2018-12-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 赵士轩 ,  王明 ,  曾子涵 ,  马骏

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明公开了一种基于界面图标特征的安卓软件重打包检测方法，包括以下步骤：S1：动态执行安卓应用，对每个界面筛选并转储界面的全部图标；S2：对转储的图标进行根据风格进行分类，得到图标‑风格‑界面树，并将图标‑风格‑界面树作为应用软件胎记；S3：计算待比较安卓应用对的图标‑风格‑界面树的相似度，当一对图标‑风格‑界面树的相似度大于阈值时，对应的两个应用被判断为重打包。本发明的安卓软件相似度比对方法使用图标这一视觉特征结合动态执行安卓应用的策略，提高了对代码混淆和加密这两类反检测方式的抵抗性，提高了安卓应用重打包检测的准确性。

公开(公告)号：CN109815699A

公开(公告)日：2019-05-28

申请号：CN201811585731.1

申请日：2018-12-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 赵士轩 ,  王明 ,  曾子涵 ,  马骏

IPC: G06F21/56

Abstract: 本发明公开了一种基于界面图标特征的安卓软件重打包检测方法，包括以下步骤：S1：动态执行安卓应用，对每个界面筛选并转储界面的全部图标；S2：对转储的图标进行根据风格进行分类，得到图标-风格-界面树，并将图标-风格-界面树作为应用软件胎记；S3：计算待比较安卓应用对的图标-风格-界面树的相似度，当一对图标-风格-界面树的相似度大于阈值时，对应的两个应用被判断为重打包。本发明的安卓软件相似度比对方法使用图标这一视觉特征结合动态执行安卓应用的策略，提高了对代码混淆和加密这两类反检测方式的抵抗性，提高了安卓应用重打包检测的准确性。

公开(公告)号：CN109190702A

公开(公告)日：2019-01-11

申请号：CN201811009985.9

申请日：2018-08-31

Applicant: 江苏方天电力技术有限公司 ,  南京大学 ,  国网江苏省电力有限公司 ,  国家电网公司

Inventor： 周春蕾 ,  张友卫 ,  高阳 ,  张天诚 ,  帅云峰 ,  孙栓柱 ,  綦小龙 ,  李逗 ,  李春岩 ,  潘苗 ,  杨晨琛 ,  王其祥 ,  高进 ,  王明

IPC: G06K9/62 ,  G06N7/00

Abstract: 本发明公开一种基于连续型工业数据的稀疏贝叶斯网络增量式学习方法。所述基于连续型工业数据的稀疏贝叶斯网络增量式学习方法包括：步骤1，数据预处理：将训练样本进行正则化等预处理，保证均值为0、方差为1；步骤2，结构学习：基于滑动窗口，采用批样本的形式进行结构的增量式学习；步骤3，参数学习：利用结构学习得到的关系系数矩阵以及正则化样本获得当前状态下每一个特征的混合高斯分布的均值和方差，即连续型贝叶斯网络参数；步骤4，网络更新：对新到来的样本，利用总体样本的正则化参数进行预处理，利用滑动窗口形成同样规模的批样本进行结构以及参数的更新。

公开(公告)号：CN102200829A

公开(公告)日：2011-09-28

申请号：CN201010131190.2

申请日：2010-03-24

Applicant: 南京大学

Inventor： 都思丹 ,  于耀 ,  王伟 ,  丁勇 ,  周余 ,  张颀 ,  叶志华 ,  狄海进 ,  王明 ,  袁杰 ,  沈庆宏 ,  李杨 ,  彭成磊 ,  赵康僆 ,  孔令红 ,  王大千 ,  赵经纬 ,  王彤晖 ,  谢靖 ,  常夏勤

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明是一种可用于虚拟现实中的肢体动作识别装置。所属的技术领域为虚拟现实技术中的人机交互技术。本发明解决的技术问题是：提供一种相比于传统人机交互中基于鼠标和键盘的输入技术更人性化、更简单的输入装置，以实现虚拟世界和现实世界的无缝连接。解决该问题的技术方案的要点是：通过手持特殊设备将对肢体动作的识别转换成对特殊设备轨迹的识别，采用精度达毫米级、且满足实时要求的3D定位系统将肢体动作录制成3D定位数据流，并从中截取包含肢体动作信息的3D定位数据序列以识别相应的肢体动作，进而发出与具体的应用场景相应的控制命令，从而实现控制虚拟世界的目的。本发明的主要用途是在某些虚拟现实技术应用场景中取代鼠标和键盘，从而给用户提供一种更人性化、更简单的控制方式。