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公开(公告)号：CN118260189A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202311675100.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学重庆研究院
IPC: G06F11/36 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种软件系统老化失效时间预测方法、装置、电子设备及介质，其方法包括：收集软件系统运行失效的原始数据；对原始数据进行预处理得到预处理数据；将预处理数据输入到时间关系提取模块中得到时间高维特征，将预处理数据输入到空间关系提取模块中得到空间高维特征，时间关系提取模块为由若干个双向GRU和注意力机制堆叠构成的神经网络结构，空间关系提取模块为由若干个多尺度卷积块构成的神经网络结构；将时间高维特征和空间高维特征融合，得到时空高维特征；将时空高维特征输入到预设的预测模型中，得到软件系统预测的老化失效时间。本发明可以实现精准有效的预测软件系统的老化失效时间。
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公开(公告)号：CN117610071A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311569492.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学重庆研究院
IPC: G06F21/62 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种跨项目软件缺陷预测数据隐私保护方法及装置，包括：获取软件缺陷预测数据集，软件缺陷预测数据集包括预测数据和类别标签；对预测数据预处理得到隐藏串数据；根据基于属性权重负数据生成算法对隐藏串数据负数据化处理生成负数据库，并对负数据库进行特征提取得到目标预测数据，根据目标预测数据和类别标签得到隐私保护预测数据集。综上，本发明通过基于属性权重负数据生成算法对隐藏串数据负数据化，在保留数据特征的同时，对隐私数据进行高效保护，得到高隐私保护率的隐私保护预测数据集。
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公开(公告)号：CN118839249A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410898598.4
申请日：2024-07-05
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学重庆研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种面向类内和类间高度不平衡的老化缺陷预测方法，该方法包括：获取原始老化缺陷数据集，并将其划分为训练集和测试集；原始老化缺陷数据集包括存在老化bug的样本和没有老化bug的样本；对训练集进行基于噪声点清理的类内平衡；基于类内平衡的训练集，进行基于生成对抗网络的类间平衡；使用平衡后的数据集进行分类器训练，最后利用训练好的分类器进行软件老化缺陷预测。本发明可以有效解决老化缺陷预测中数据集中普遍存在的高度类不平衡问题，提升老化缺陷预测模型的分类精度和效率。
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公开(公告)号：CN117743142A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311442939.9
申请日：2023-10-31
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学重庆研究院
IPC: G06F11/36 , G06F8/41 , G06F16/901 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于代码属性图的软件老化缺陷深度语义特征学习方法，包括以下步骤：对源代码进行解析，生成包含抽象语法树、程序依赖图和控制流图的代码属性图；将生成的代码属性图进行图数据构建；对构建的图数据进行节点嵌入和图嵌入；对图数据进行子图采样；基于对图结构敏感的Transformer图神经网络进行模型训练，学习软件老化缺陷深度语义特征。本发明可以有效解决传统人工设计特征对源代码特征表征不足的缺陷，并改进现有深度语义特征模型对语义理解不足的弊端，大幅度提高软件老化缺陷集的特征质量。
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公开(公告)号：CN116680175A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310627005.6
申请日：2023-05-26
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学重庆研究院
IPC: G06F11/36 , G06F18/2321 , G06F18/10 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊聚类的软件老化交叠点清理方法及系统，该方法包括：对软件老化缺陷数据集进行数据归一化；采用Fuzzy‑C‑means对归一化后的软件老化缺陷数据集进行模糊聚类，将特征相似度高的样本聚类到相同的堆中，并获得每个样本对每个聚类堆的隶属度值；且采用手肘部优化法的思想对Fuzzy‑C‑means的聚类堆值进行优化以得到最优聚类结果；基于得到的聚类结果，对每个聚类堆中的样本根据隶属度值进行交叠点判断，并对每个聚类堆中的交叠点进行清理；将清理交叠点后的样本进行合并得到最终的软件老化缺陷数据集。本发明采用模糊聚类的方法对每个样本赋予不同的簇隶属度，根据隶属度的不同仅对无老化bug的交叠点进行清理，而不考虑有老化bug的交叠点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117034236A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310962989.3
申请日：2023-08-01
Applicant: 武汉理工大学 , 武汉理工大学重庆研究院
Abstract: 本发明提供一种虹膜数据隐私保护、识别方法及电子设备，该隐私保护方法通过对原始虹膜数据进行置换重排，实现对原始虹膜数据的初步加密处理，得到重排虹膜数据，以提高虹膜数据的复杂度；进一步地，通过对重排虹膜数据进行分块，能够获取到重排虹膜数据各数据块的组合特征，并通过对各数据块进行取反合并，能够将各数据块的组合特征进行数据表示，并降低虹膜数据的量级；最后，通过对取反合并虹膜数据进行分组，并分别对各组进行排序，并确定排序序列为原始虹膜数据的加密数据，标准化处理虹膜数据的特征，能够有效隐藏虹膜数据的特征，以提高虹膜数据的标准化程度，减少数据特性，从而避免虹膜数据被解密。
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公开(公告)号：CN119052477A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411189279.2
申请日：2024-08-28
Applicant: 武汉理工大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/132 , H04N19/36 , H04N19/44 , H04N19/65
Abstract: 本发明提供了一种轻量级可变比特率多视图图像压缩方法及系统，涉及图像压缩技术领域。该方法包括：将单视图图像进行下采样、特征提取、特征缩放，获得对应目标比特率的潜在表示；对所述潜在表示进行量化和无损熵编码，以获得最终压缩比特流；随后执行无损熵解码和逆缩放，恢复为潜在表示；将不同视图恢复后的潜在表示进行特征融合和上采样，生成重建的压缩图像。该模型包括主编码器、特征缩放模块、量化模块、自回归熵模型、算数编码器、算数解码器、特征逆缩放模块、解码器。本发明能够在保留图像细节、保持图像质量的情况下，高效压缩图像数据、降低计算复杂度、减少存储空间的占用，为图像传输和存储提供更快的速度和更低的带宽需求。
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公开(公告)号：CN117998086A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311797675.9
申请日：2023-12-25
Applicant: 武汉理工大学
IPC: H04N19/126 , H04N19/13 , H04N19/42 , H04N19/154
Abstract: 本发明提供了一种轻量级图像压缩方法，包括以下步骤：步骤S1：对图像数据集进行随机裁剪，并将裁剪后的图像转换为张量格式；步骤S2：构建图像压缩网络，通过深度可分离卷积提取下采样的特征图，并对特征图进行编码；步骤S3：使用比特率‑图像重建损失函数对所述图像压缩网络进行优化训练；步骤S4：将待压缩图像输入所述图像压缩网络进行压缩。深度可分离卷积将标准卷积操作拆分为深度卷积和逐点卷积两个步骤，减少了参数量和计算量。这使得压缩后的模型尺寸更小，占用更少的存储空间和计算资源。深度可分离卷积减少了模型中的冗余计算，降低了运算的复杂度。这导致在相同的计算资源下，可以处理更多的图像数据，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN112613269B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202011587720.4
申请日：2020-12-28
Applicant: 武汉理工大学
IPC: G06F30/398
Abstract: 本发明公开了一种基于无关性覆盖模型的系统最佳冗余度计算方法，首先对系统进行定性分析，计算各个组件的最小无关触发事件MIT；然后根据无关性覆盖模型中系统失效定义结合MIT进一步分析得到系统发生失效的逻辑表达式；接着利用不相交乘积和SDP技术，计算得到系统可靠性表达式；最后利用定义法分析可靠性表达式的单调性，从而得到系统可靠性取得极大值时组件的个数，即为最佳冗余度。当系统结构满足条件时，能实现最佳冗余度的快速求解。本发明所基于的无关性覆盖模型，是对传统不完全覆盖模型的改进，加入了对无关组件的覆盖，能进一步提升系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN114926606A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210323095.5
申请日：2022-03-29
Applicant: 武汉理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于增强现实的树洞聊天收发方法及设备。所述方法包括：通过摄像头视频内容产生特征点建立平面；通过ARPlaneManager进行AR生成的平面优化；通过Unity引擎Raycast功能获取现实地面与摄像头的交互点，并通过视觉惯性测距系统获取稳定位姿；对现实场景进行3D重建；通过获取的模型的GPS信息进行辅助定位；通过射线碰撞实现交互检测。本发明可以让用户借助树洞将自己的想法越过屏幕，赋予用户想法实质化和物像化的属性，提升在聊天过程中的用户体验度。
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