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公开(公告)号：CN113283901B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110627401.X
申请日：2021-06-04
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向区块链平台的基于字节码的诈骗合约检测方法,依次包括以下步骤：A：获取区块链平台中智能合约的字节码，将获取到的字节码转化为标准化后的特征矩阵并消除特征矩阵中的噪声；B：获取诈骗合约的数据集并划分为训练集和测试集；然后将训练集和测试集中的测试数据分别转化为标准化后的特征矩阵；C：使用特征矩阵训练并测试异常检测模型，最终得到最佳异常检测模型；D：利用步骤C中得到的最佳异常检测模型，对待判定的智能合约进行是否为诈骗合约的判定。本发明能够有效的检测区块链平台中的诈骗类型的智能合约，维护区块链的健康发展。
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公开(公告)号：CN114528333A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210065549.3
申请日：2022-01-20
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F16/9535
Abstract: 本发明属于教育数据挖掘技术领域，公开一种基于属性探索的试题隐含知识属性关联挖掘及相关试题推送方法及系统，该方法包括：构建学生对错误题目集合的形式背景：对学生题目作答记录源数据进行预处理，之后结合标注的题目中所包含的知识属性集合，过滤出学生的错误应答信息；使用属性探索知识属性挖掘算法对当前形式背景进行探索，得到通过任一学生错误应答信息得出的知识属性蕴含关联集合与非冗余试题集合；利用概念格相似度分析计算试题之间的相似度，寻找含有与练习错题相似知识点的题目，选择满足阈值最近似的若干个相关试题进行推送。本发明解决了传统分析模式中学生模糊判断缺失属性带来的弊端，能够为学生提供针对性试题推荐。
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公开(公告)号：CN113433974B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110832815.6
申请日：2021-07-22
Applicant: 河南大学 , 中国民用航空中南地区空中交通管理局河南分局
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气下飞机安全航迹规划方法，依次包括以下步骤：A：使用网格法建立三维空域模型；B：将三维空域模型按照设定的长度划分为若干网格，然后对划分出的所有网格依次进行编号；C：获取气象数据并对气象数据进行垂直累积液态水含量计算，然后根据垂直累积液态水含量的计算结果由低到高将强对流天气划分为6个恶劣天气等级；D：初始化蚁群算法中搜索路径的参数，利用蚁群算法在建立的三维空域模型内寻找全局最优路径。本发明能够在实时动态变化的强对流天气环境下，快速规划飞机安全航迹，确保飞行安全，提高飞行效率。
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公开(公告)号：CN113568068A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110832813.7
申请日：2021-07-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，包括以下步骤：A：从原始多普勒天气雷达中读取雷达回波数据，生成三维神经网络训练数据集；B：建立基于python的三维神经网络模型；C：将三维神经网络模型转换成基于C++语言的三维神经网络；D：利用MPI实现三维神经网络的数据并行设计；E：训练后的三维神经网络；F:将最新的N个预处理后的多普勒雷达回波数据，输入至训练后的三维神经网络内进行强对流天气预测。本发明的目的是提供一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，能够在提升强对流天气预测准确度的同时，有效实现预测程序的负载平衡。本发明的目的是提供一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，能够在提升强对流天气预测准确度的同时，有效实现预测程序的负载平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114328633A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111632896.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于概念格的错题知识点强化训练试题推荐方法，依次包括以下步骤：A：构建该学生对象的基于错题的知识点信息集合的原始形式背景；B：利用步骤A中构建出的基于错题的知识点信息集合的原始形式背景，构造该学生对象的试题序号与知识点信息的关联概念格，并在建格的过程中寻找含有知识点信息集合中的标准节点集合；C：根据知识强度公式计算知识点信息集合中每个知识点信息的知识强度，然后根据节点相似度计算公式，计算出相似试题并进行关联推送。本发明能够通过形式概念分析的聚类作用对学生练习过程中错题进行分析，并且通过对题目的知识点相似程度的分析，给学生推荐出具有相似知识点的试题。
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公开(公告)号：CN113568068B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202110832813.7
申请日：2021-07-22
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，包括以下步骤：A：从原始多普勒天气雷达中读取雷达回波数据，生成三维神经网络训练数据集；B：建立基于python的三维神经网络模型；C：将三维神经网络模型转换成基于C++语言的三维神经网络；D：利用MPI实现三维神经网络的数据并行设计；E：训练后的三维神经网络；F:将最新的N个预处理后的多普勒雷达回波数据，输入至训练后的三维神经网络内进行强对流天气预测。本发明的目的是提供一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，能够在提升强对流天气预测准确度的同时，有效实现预测程序的负载平衡。本发明的目的是提供一种基于MPI并行的三维神经网络的强对流天气预测方法，能够在提升强对流天气预测准确度的同时，有效实现预测程序的负载平衡。
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公开(公告)号：CN115984060A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310129616.8
申请日：2023-02-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及信息决策技术领域，具体涉及一种MOOC系统中基于三支决策的作业互评方法，该方法根据MOOC系统中的学生数量将学生分组，组内学生根据预先定义的犹豫模糊语言术语集合进行作业互评，得到每道题目的不同评价结果并构建每份学生作业的被评价矩阵；获取每个评价结果的置信度，将评价结果和置信度相结合得到每份学生作业的证据矩阵；并计算每份学生作业的条件概率；根据教师给定的犹豫模糊语言损失矩阵获取阈值，并根据每份学生作业的条件概率与阈值的大小将作业进分类。本发明能够准确表达评分者的想法，使计算得到的评分结果更加准确地反映学生作业的情况，能够保证作业分类质量高，分类结果准确。
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公开(公告)号：CN113433974A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110832815.6
申请日：2021-07-22
Applicant: 河南大学 , 中国民用航空中南地区空中交通管理局河南分局
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种强对流天气下飞机安全航迹规划方法，依次包括以下步骤：A：使用网格法建立三维空域模型；B：将三维空域模型按照设定的长度划分为若干网格，然后对划分出的所有网格依次进行编号；C：获取气象数据并对气象数据进行垂直累积液态水含量计算，然后根据垂直累积液态水含量的计算结果由低到高将强对流天气划分为6个恶劣天气等级；D：初始化蚁群算法中搜索路径的参数，利用蚁群算法在建立的三维空域模型内寻找全局最优路径。本发明能够在实时动态变化的强对流天气环境下，快速规划飞机安全航迹，确保飞行安全，提高飞行效率。
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公开(公告)号：CN113283901A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110627401.X
申请日：2021-06-04
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种面向区块链平台的基于字节码的诈骗合约检测方法,依次包括以下步骤：A：获取区块链平台中智能合约的字节码，将获取到的字节码转化为标准化后的特征矩阵并消除特征矩阵中的噪声；B：获取诈骗合约的数据集并划分为训练集和测试集；然后将训练集和测试集中的测试数据分别转化为标准化后的特征矩阵；C：使用特征矩阵训练并测试异常检测模型，最终得到最佳异常检测模型；D：利用步骤C中得到的最佳异常检测模型，对待判定的智能合约进行是否为诈骗合约的判定。本发明能够有效的检测区块链平台中的诈骗类型的智能合约，维护区块链的健康发展。
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