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公开(公告)号：CN110781678B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201910972648.8
申请日：2019-10-14
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明提供一种基于矩阵形式的文本表示方法，属于数据挖掘和自然语言处理领域。该方法使用区间子窗口训练并生成词矩阵，这种矩阵形式的词表示能够包含比传统的向量表示更丰富、更精细的语义信息。此外，在生成文本矩阵的过程中，该方法引入了序列子窗口，减少了语义信息的丢失。该方法包括四个步骤：1)预处理语料；2)训练区间词表示；3)生成词矩阵；4)生成文本矩阵。在具体的任务中，该方法不仅提升了词和文本表示的质量，也提高了任务的准确率。此外，本发明的实施流程较为简便，具有良好的适用性。
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公开(公告)号：CN110958607B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201911223827.8
申请日：2019-12-04
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W12/00 , H04W12/40 , H04W12/75 , H04W12/02 , H04W12/041 , H04W12/0431 , H04W12/069 , H04L9/32 , H04W4/44
Abstract: 本发明公开了一种防止隐私泄露的车联网证书管理方法，属于车联网领域。本方法结合了长期证书和临时证书，使车辆在车联网中获得了长期有效的身份和在一定范围内使用的临时身份，避免了单一身份造成的不安全因素，同时提高了通信效率。本方法包括三部分：车辆节点的注册，车辆节点在道路上的认证与通信，对恶意节点的防范。本方法使用局部对称密钥和临时证书在车辆行驶过程中实现通信，利用临时证书的保密性和内容少的特性增加了安全性和效率，同时利用较短的局部对称密钥和签名提高了通信的加密解密和相互认证速度。本方法具有普适性，能够广泛的应用于车联网和道路交通中。
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公开(公告)号：CN108415926B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810034135.8
申请日：2018-01-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，设计了一种消除原始评分数据评分噪声的协同过滤方法。步骤1.构建评分矩阵的用户集合U＝{u1,u2,...um}；评分矩阵的项目集合I＝{i1,i2,...,in}；用户评分矩阵R(m×n)；步骤2.利用现有评分数据求用户uk对项目ij的偏好评分rk,j(preference)；步骤3.重复步骤2,直到调整完成原始评分矩阵每一组评分，得到调整后的评分矩阵R’(m×n)；步骤4.通过调整后的评分矩阵R’(m×n)，计算用户ui与用户uj的相似度sim(i,j)：步骤5.计算用户ui对项目ij预测评分predic(ti,j)：步骤6.判断预测评分predict(i,j)。本发明能够有效调整原始评分矩阵评分数据，提高协同过滤技术的推荐准确度。
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公开(公告)号：CN109660696B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201811457278.6
申请日：2018-11-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，提出了一种新的图像加密方法，基于图像分块和耦合映射格子的图像加密方法，该方法的主要思想是首先通过对图像进行分块操作，然后将每一块内的像素都扩散到整幅图像中，循环迭代全部像素块后完成图像的置乱操作。最后，通过耦合映射格子所生成的混沌序列与置乱后的像素流进行异或操作，实现对图像的扩散操作，生成密文图像。所提出的加密算法具有高度的密钥敏感性和密钥空间，可以有效抵御各种统计攻击和暴力攻击，具有较高的安全性。故本发明具有很强的适用性和安全性。
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公开(公告)号：CN107241813B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710360198.8
申请日：2017-05-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W72/12
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了蜂窝信息站集成网络环境无线网络下,一种基于Kuhn‑Munkres算法的收益率时间相关服务数据包的调度算法。基于该算法，能够使得在线调度的所有按需服务数据包获得更大收益。首先建立该环境下数据包调度问题的数学模型，包括时隙模型和按需请求数据模型，将原问题转化为在线调度问题转化为0‑1整形规划问题；将该调度问题转化为加权二分图，并修改转化为带权二分图的规则，使其满足按需服务请求在一个时隙内部待分配的数据包的数量不能超过某个上限，然后基于该加权二分图和其邻接矩阵，使用Kuhn‑Munkres算法设计在线调度算法，求解最优匹配，从而求得近似最优解。仿真结果显示基于该算法的在线调度算法比现有的算法能够取得更优的收益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106507347B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201710011767.8
申请日：2017-01-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，公开一种用于保护无线传感器网络安全的密钥生成方法。该密钥生成方法利用方程组作为秘密为网络节点生成密钥，从而实现节点之间的安全通信。所构造的方程组中的方程可以是任意形式的方程，但必须保证方程组中方程的数目不少于所需密钥的数目且该方程组有且仅有一个解。方程组中的方程进一步通过密钥生成函数生成密钥。当使用该方法生成密钥时，节点可以在没有共享密钥的情况下仍然能够使用唯一解生成相同密钥实现安全通信。该方法生成的密钥可以广泛地应用于现有的各种密钥管理方案中，且可以在保证不降低其他性能的前提下显著地提高密钥连通性，从而提高节点的通信效率并为网络提高更加安全、高效的保护。
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公开(公告)号：CN107862702A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711192447.3
申请日：2017-11-24
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06T7/194 , G06T7/143 , G06T7/187 , G06T2207/10004
Abstract: 本发明属于图像处理领域，涉及一种结合边界连通性与局部对比性的显著性检测方法，解决图像显著性检测问题。首先使用SLIC算法进行超像素的划分，通过Harris角点检测，利用局部对比性的特征，获取包围前景区域的凸包。然后利用聚类算法去除凸包中的背景区域，将获得的前景区域作为随机游走模型的吸收节点，并进行聚类内传播优化获取各超像素的前景概率。同时利用各区域边界连通性的特征，计算各超像素的背景概率。最后结合各超像素前景概率、背景概率得到一幅显著图，通过抑制背景超像素显著值得到最终显著图。该方法能够识别出图像中的最显著部分，得到更接近于真值图的显著图。
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公开(公告)号：CN107241813A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710360198.8
申请日：2017-05-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W72/12
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了蜂窝信息站集成网络环境无线网络下,一种基于Kuhn‑Munkres算法的收益率时间相关服务数据包的调度算法。基于该算法，能够使得在线调度的所有按需服务数据包获得更大收益。首先建立该环境下数据包调度问题的数学模型，包括时隙模型和按需请求数据模型，将原问题转化为在线调度问题转化为0‑1整形规划问题；将该调度问题转化为加权二分图，并修改转化为带权二分图的规则，使其满足按需服务请求在一个时隙内部待分配的数据包的数量不能超过某个上限，然后基于该加权二分图和其邻接矩阵，使用Kuhn‑Munkres算法设计在线调度算法，求解最优匹配，从而求得近似最优解。仿真结果显示基于该算法的在线调度算法比现有的算法能够取得更优的收益。
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公开(公告)号：CN107146215A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710198237.9
申请日：2017-03-30
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/3233 , G06K9/4614 , G06K9/4647 , G06K9/4652 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明属于图像处理领域，涉及一种基于颜色直方图和凸包的显著性检测方法，解决图像显著性检测问题。首先，根据图像的颜色直方图构建基于颜色直方图的显著性图来体现像素的颜色特征和细节特征。然后，使用简单线性迭代聚类SLIC对图像进行分割，根据区域对比构建基于区域对比度的显著性图。最后，根据图像中的兴趣点和图像分割技术来构建凸包，根据凸包融合基于颜色直方图和区域对比度的显著性图得到最终的显著性图。该方法减少计算量的同时又不失精度，且具有很高的准确性。
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公开(公告)号：CN104463020B
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201410707362.4
申请日：2014-11-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提出一种内存数据完整性的保护方法。当系统需要将一个数据块写回内存时，首先产生新的counter分配给这个数据块；然后应用计数器模式加密方法对数据块加密；随后将得到的密文数据块和数据块的地址输入到带密钥的MAC函数中，MAC函数会产生一个输出；最后根据MAC函数的输出确定counter在内存中的存储位置。本发明与传统的内存数据完整性保护方案相比，它能够以更低的存储空间消耗、更小的计算资源占用，提供相同或者更高级别的内存数据完整性保护。
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