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公开(公告)号：CN108345468A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810084588.1
申请日：2018-01-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F8/75
Abstract: 本发明公开了一种基于树和序列相似度的编程语言代码查重方法，首先对待比较的两段程序代码预处理，包括去除注释信息、控制台输出语句和运算符等文本内容，确定查重的有效内容；然后根据程序的控制结构建树，并记录树中各个叶节点中变量的位置；其次为各叶节点中变量建立相对位置的序列，并基于此寻找函数间的相似变量，进而找出相似的叶节点，最终确定两段代码的相似度。本发明方法不仅去除了一些无关信息对查重结果的影响，而且针对变量重命名，修改函数位置和代码冗余问题，有较好的查重效果，通过本发明的方法，可开发相应的代码查重系统，提高代码查重效率，用于高校计算机编程类教学领域效果最佳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108345468B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810084588.1
申请日：2018-01-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F8/75
Abstract: 本发明公开了一种基于树和序列相似度的编程语言代码查重方法，首先对待比较的两段程序代码预处理，包括去除注释信息、控制台输出语句和运算符等文本内容，确定查重的有效内容；然后根据程序的控制结构建树，并记录树中各个叶节点中变量的位置；其次为各叶节点中变量建立相对位置的序列，并基于此寻找函数间的相似变量，进而找出相似的叶节点，最终确定两段代码的相似度。本发明方法不仅去除了一些无关信息对查重结果的影响，而且针对变量重命名，修改函数位置和代码冗余问题，有较好的查重效果，通过本发明的方法，可开发相应的代码查重系统，提高代码查重效率，用于高校计算机编程类教学领域效果最佳。
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公开(公告)号：CN108307301A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810084586.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 华侨大学
IPC: H04W4/02 , H04W4/021 , H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI(Received Signal Strength Indication，接收信号指示强度)测距和轨迹相似性的室内定位方法，首先通过滤波模型处理信号噪声，并计算每组基站的RSSI代表值；其次依据无线信号传输理论模型和待定位点到各基站的距离之间的关系建立关联方程组，并计算待定位点的初始坐标估计；最后由初始坐标估计查找其相近轨迹，从中选取与当前轨迹的相似度最高的三条相近轨迹划，依此划定待定位点的坐标区域，将该坐标区域与初始坐标估计结合计算出待定位点的实际坐标。本发明中的定位方法重视当前轨迹与历史轨迹间的关联，而多数经典的方法视每次定位计算为独立的过程。通过本发明的方法，建立当前定位与历史定位间的关联模型，并利用这种关联模型确定当前所处位置。
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公开(公告)号：CN108399193B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810083403.5
申请日：2018-01-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种基于序列结构的程序代码聚类方法，首以函数为单位，基于程序代码的序列结构计算一对样本，即两份程序代码之间的函数相似度；在此基础上，再计算出两份程序代码的相似度与距离；对任意一个样本空间，按上述步骤计算出任意两份程序代码的距离方阵后，采用凝聚型层次聚类的思想对数据进行聚类分析，在聚类过程中无需凭借人工经验输入阈值，而是通过样本数据的特征自动判断是否满足聚类终止条件，最终得到程序代码的聚类结果。本发明可用于程序代码的自动聚类，如高校编程类作业的聚类等提供依据。
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公开(公告)号：CN108307301B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810084586.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI(Received Signal Strength Indication，接收信号指示强度)测距和轨迹相似性的室内定位方法，首先通过滤波模型处理信号噪声，并计算每组基站的RSSI代表值；其次依据无线信号传输理论模型和待定位点到各基站的距离之间的关系建立关联方程组，并计算待定位点的初始坐标估计；最后由初始坐标估计查找其相近轨迹，从中选取与当前轨迹的相似度最高的三条相近轨迹划，依此划定待定位点的坐标区域，将该坐标区域与初始坐标估计结合计算出待定位点的实际坐标。本发明中的定位方法重视当前轨迹与历史轨迹间的关联，而多数经典的方法视每次定位计算为独立的过程。通过本发明的方法，建立当前定位与历史定位间的关联模型，并利用这种关联模型确定当前所处位置。
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公开(公告)号：CN108399193A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810083403.5
申请日：2018-01-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于序列结构的程序代码聚类方法，首以函数为单位，基于程序代码的序列结构计算一对样本，即两份程序代码之间的函数相似度；在此基础上，再计算出两份程序代码的相似度与距离；对任意一个样本空间，按上述步骤计算出任意两份程序代码的距离方阵后，采用凝聚型层次聚类的思想对数据进行聚类分析，在聚类过程中无需凭借人工经验输入阈值，而是通过样本数据的特征自动判断是否满足聚类终止条件，最终得到程序代码的聚类结果。本发明可用于程序代码的自动聚类，如高校编程类作业的聚类等提供依据。
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