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公开(公告)号：CN108881157B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201810420755.5
申请日：2018-05-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明提出的一种基于PC终端行为的个体信息安全能力评价方法及系统，通过对个体计算机行为数据的客观评测，来确定个体信息安全能力，解决了现有评价方法单一、评价全面性不足的问题，不仅考虑到个体的主观意识，更着重考虑到更重要的客观行为对本体分析的重要性，能够更加真实的反映用户的信息安全能力。
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公开(公告)号：CN108881157A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810420755.5
申请日：2018-05-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/20
Abstract: 本发明提出的一种基于PC终端行为的个体信息安全能力评价方法及系统，通过对个体计算机行为数据的客观评测，来确定个体信息安全能力，解决了现有评价方法单一、评价全面性不足的问题，不仅考虑到个体的主观意识，更着重考虑到更重要的客观行为对本体分析的重要性，能够更加真实的反映用户的信息安全能力。
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公开(公告)号：CN108764481A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810419424.X
申请日：2018-05-04
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 , 北京理工大学
IPC: G06N7/02
CPC classification number: G06N7/02
Abstract: 本发明实施例提出的一种基于移动终端行为的信息安全能力评测方法及系统，通过根据移动终端在用户使用时的行为数据，对用户信息安全能力进行评测，解决了现有信息安全能力评测方法的单一性和评价全面性不足的问题，重点考虑了客观行为对本体分析的重要性，使得信息安全能力评测结果跟真实可靠。
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公开(公告)号：CN109961143A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910225341.1
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种RNN模型的逐点损失估计优化方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：按时间顺序将多个时间节点不同的数据集拼接成一个时间序列数据集，被拼接的数据包括各特征值和标签；利用CART决策树算法从拼接数据集中提取重要程度较高的特征，构成新的数据集；对新数据集进行数据重采样，填充各时间节点缺失的数据；基于逐点估计的损失函数训练RNN模型。由于本发明在损失函数的计算中引入了逐点损失估计，因此可以避免因长时间传输造成的信息丢失和误差增加，从而克服RNN在处理长时序列时易出现梯度爆炸或梯度消失的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109978051A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910225643.9
申请日：2019-03-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种监督分类方法，即基于混合神经网络的监督分类方法，属于计算机与信息科学技术领域。该方法包括：使用K‑means算法完成数据划分的初始化；训练局部NN模型；使用EM算法联合优化门控函数和专家模型；通过随机梯度下降(SGD)更新门控网络参数，重新划分数据，利用新划分的数据子集重新训练局部NN模型；重复以上步骤直到收敛。由于本发明提供的监督分类方法将混合神经网络融合至监督分类，既将具有异质性的数据划分为多个同质性数据子集，在每个子集中学习局部专家模型，有效提高分类准确率，又在分类准确率上优于其他多数监督分类算法。
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公开(公告)号：CN107170442A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710331199.X
申请日：2017-05-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应遗传算法的多参数优化方法。从应用场景的角度讲，属于音频事件识别技术领域；从技术实现的角度来讲，亦属于计算机科学与音频处理技术领域。首先，对数据进行预处理，提取音频训练样本的底层特征，生成特征向量，并使用AdaBoost算法训练音频事件识别模型；其次，将音频事件识别系统的底层特征提取层、特征向量生成层、模型训练层的多参数进行二进制级联编码；然后，设定参数优化适应度函数以及循环终止条件；最后，采用自适应遗传算法优化参数，逼近最优解。本发明所述方法，可以减少参数优化训练时间，提高音频事件识别系统的准确率，解决了音频事件识别系统难以实现多层次参数联合优化的问题。
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公开(公告)号：CN107085661A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710332116.9
申请日：2017-05-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于PageRank的老年人身体机能量化计算方法，属于生物医学技术领域。本发明首先利用协方差矩阵表示属性与属性的相关性，将其作为PageRank算法的输入，获得身体机能各维属性的权值，通过线性加权的方法获得老年人身体机能得分，并以百分制的形式予以反馈。最后利用单变量分析的方法，从性别、年龄、文化、居住地、月收入文化程度等多个方面验证身体机能得分的合理性。结果表明本发明能够有效地对老年人进行量化计算，为老年人身体机能的改善提供了依据。
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公开(公告)号：CN107169283A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710332100.8
申请日：2017-05-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明涉及一种老年人生活环境量化得分计算方法，属于生物医学技术领域。本发明首先构建符合中国老年人实际的量化评估指标体系，然后应用熵值法对各个评估属性权重进行计算，最后应用TOPSIS算法计算老年人生活环境百分制量化得分。本发明所述方法，突破了现有环境评估方法的局限性，实现了对老年人个体生活环境的量化评估，给出了百分制的量化得分，体现了老年人个体个性化的特征,达到细致划分人群的目的，为个体的个性化干预提供指导意见，为中国老年人生活环境的量化评估提供了一种思路。
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公开(公告)号：CN107169284A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710332543.7
申请日：2017-05-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种生物医学关键属性选择方法，属于生物医学技术领域。本发明首先使用boruta算法分析待选属性的重要性，提取出影响研究目标的重要属性；然后使用待选属性构建逻辑回归模型，采用AIC准则进行逐步回归，得到对研究目标有显著影响的属性；对于两种方法筛选得到属性，结合专家意见，采用交集归类的方法进行属性融合，得到最终的关键属性。本发明使用两个不同方法对影响研究目标的属性进行选择，算法之间差异明显，避免单一方法带来的局限性，提高关键属性的泛化性。
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