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公开(公告)号:CN119989097A
公开(公告)日:2025-05-13
申请号:CN202510114001.7
申请日:2025-01-24
Applicant: 武汉软件工程职业学院(武汉开放大学) , 武昌首义学院
IPC: G06F18/241 , G06F30/10 , G06F30/20 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G01B21/00 , G01B21/32 , G01B11/16
Abstract: 本申请公开了一种基于数字孪生的零部件测量方法、装置、设备及介质,涉及数据测量技术领域,包括:对原始测量数据进行预处理得到目标数据;根据预设建模要求和目标数据数字孪生平台中对预设零部件进行建模,以得到相应的零部件孪生体;构建零部件孪生体相应的应用场景模型,将应用场景模型与零部件孪生体交互得到与所述零部件孪生体对应的交互数据;分析交互数据得到零部件孪生体的数据分析结果,将数据分析结果反馈至预设测量设备,以便预设测量设备基于数据分析结果继续对预设零部件进行数据测量。通过将零部件孪生体与应用场景模型交互,并基于交互结果进行反馈操作使零部件测量设备再次进行测量,解决了零部件测量时效性差,精度低的问题。
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公开(公告)号:CN115828294A
公开(公告)日:2023-03-21
申请号:CN202211277086.3
申请日:2022-10-18
Applicant: 武昌首义学院
Abstract: 本发明公开了一种基于防水树的银行账户隐私保护的处理方法,包括如下步骤:步骤1、通过获取银行账户对视图用户的类型,确定视图用户具备的服务功能;步骤2、获取银行账户对视图用户流水金额的设定,明确多视图前提下,多视图用户的服务流水的上限;步骤3、根据视图用户具备的服务功能而设定及其上限要求,构建银行账户的隐私保护防水树模型;步骤4、针对银行账户及其多视图用户的实时服务信息,防水树将账户与多个视图用户之间关联透明。通过设备的整体结构,针对银行账户及其多视图用户的实时服务信息,防水树将账户与多个视图用户之间关联透明,能够有效实现银行账户的隐私保护。
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公开(公告)号:CN118214599A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410329933.9
申请日:2024-03-21
Applicant: 武昌首义学院
IPC: H04L9/40 , G06F21/56 , G06F18/2431 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了智慧校园监控系统恶意程序检测方法、装置、设备及介质,涉及网络安全技术领域,包括:将实时监测的智慧校园监控系统的待识别系统运行状态指标数据输入至目标恶意程序识别模型;通过目标恶意程序识别模型中NK细胞释放的刺激信号激活人工APC群体识别待识别系统运行状态指标数据中与恶意程序对应的抗原信号,并获取抗原信号对应的第一提呈抗原浓度值,基于第一提呈抗原浓度值与标准抗原浓度值的比较结果确定执行激活成熟记忆淋巴细胞启动危险感知模块或执行抗原信号的成熟度标记以得到智慧校园监控系统的运行状态结果并输出,以实现智慧校园监控系统的恶意程序检测。
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公开(公告)号:CN118210641A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410329826.6
申请日:2024-03-21
Applicant: 武昌首义学院
IPC: G06F11/00 , G06F11/30 , G06F11/34 , G06N3/006 , G06F18/243
Abstract: 本申请公开了基于危险理论的教培系统测试方法、装置、设备及介质,涉及系统测试技术领域,包括:实时监测教培软件系统的资源数据的数据状态变化和指标变化,根据各资源数据的数据状态变化和指标变化确定危险信号;利用携带危险信号的资源数据对APC群体进行训练,演化适合教培软件系统用于判断当前教培软件系统的数据状态变化是否构成危险的人工APC细胞群体,当人工APC细胞群体判定当前教培软件系统的数据状态变化为危险状态,产生共刺激信号;基于当前教培软件系统的共刺激信号的浓度大小,判断当前教培软件系统的系统是否安全。通过训练后人工APC细胞群体识别出影响教培软件系统稳定性的极值,确认测试的最大值,保证系统的稳定性。
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公开(公告)号:CN118152223A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410328018.8
申请日:2024-03-20
Applicant: 武昌首义学院
IPC: G06F11/30 , G06F18/2431 , G06N3/00
Abstract: 本申请公开了一种基于危险理论的异常检测方法、装置、设备及存储介质,应用于电力大数据平台入侵检测系统,涉及系统监测领域,包括:采集服务器子系统的监控数据,生成若干类抗原信号;将抗原信号输入至淋巴细胞池,并通过预设树突状淋巴样细胞群对识别抗原信号激活淋巴样细胞,得到若干成熟度的激活后细胞;根据预设细胞浓度阈值对激活后细胞的细胞浓度进行判断,并根据浓度判断结果将监控数据对应的服务器子系统的系统状态确定为正常、预警或危险。针对电力大数据监控平台若干数据源提供的数据,借鉴人工免疫系统的危险理论思想将多源异构的数据转换成为抗原信号,通过小样本训练即可实现异常检测且识别能力强。
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