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公开(公告)号：CN106209978A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610474196.7
申请日：2016-06-22
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: H04L67/02 , G06Q10/04 , G06Q30/0239 , G06Q30/0263 , G06Q30/0621 , H04L65/80 , H04L67/10
Abstract: 本发明公开了一种联盟关系服务组合选择系统及选择方法，属于计算机服务领域。系统包括服务基本粒层模块：服务请求输入模块、解析器模块、服务信息与功能索引模块和功能选择模块；服务业务粒层模块：服务发现模块、参数设置模块、索引模块、服务信息提取处理模块、参数与服务信息关联模块、智能进化算法寻优模块等；通过，生成服务联盟约束关系；联盟关系数据冗余消除和等价类划分；根据已找到的支配关系和等价集，确定每个组合服务的联盟关系，并求解适应度值；运用群体智能优化方法进行问题求解。本发明获得最优化的组合方式效率高，选择方案最优化。
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公开(公告)号：CN119888519A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510029142.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N5/04 , H04N21/647 , H04N21/61 , H04N21/462
Abstract: 本发明公开了一种结合Grad‑CAM的高效遥感视频目标检测方法，具体步骤如下：先根据历史网络状况预测当前可用带宽，来捕捉遥感视频流；通过Yolov5s结合Grad‑CAM的方式得出该原始帧的热力图，通过掩码操作获得初步感兴趣区域；以二维装箱算法对当前帧内所有RoIs区域执行装箱操作；先对推理结果进行重映射处理，再将预测框信息以向量形式反馈至设备端；边缘服务器根据网络波动馈送当前可用带宽信息。本发明利用自适应感兴趣区域提取与质量控制机制，实现低带宽、高精度的目标检测。
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公开(公告)号：CN115550023B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211174690.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明属于大数据分析领域，具体涉及一种抑制图拆解的图攻击方法，以及采用该方法网络的图结构的防护系统和装置。图攻击方法包括如下步骤：S1：将待处理的网络采用图结构进行表征；S2：绘制图结构在基于度值和基于集体影响力两种拆解策略下的ANC曲线；S3：基于ANC曲线确定网络中的目标节点集；S4：基于两种拆解路径的目标节点集构建用于评估基于原始图和攻击后的图在混合的攻击策略下产生的拆解序列的差异的损失函数；S5：预设约束条件和迭代轮次，然后利用损失函数计算链路梯度，并以链路梯度为指引对满足约束条件的边进行迭代删除，得到增强图结构；本发明克服了现有的各类网络系统对图拆解方法的抵御性能不强，容易遭受网络攻击的问题。
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公开(公告)号：CN119782017A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411828358.3
申请日：2024-12-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本申请涉及一种基于强化学习与大语言模型的微服务资源瓶颈定位方法，涉及软件工程微服务领域。其中，该方法包括利用目标Prompt格式解析微服务运行时的日志信息与指标信息，通过大语言模型对日志信息与指标信息的解析结果进行分析决策，找到影响微服务性能的资源瓶颈。本发明通过智能体将日志信息和指标信息组合成prompt格式，并将prompt格式传输给大语言模型，通过大语言模型的决策处理得出该prompt格式的当前任务响应时间、当前任务处理准确率，并得出具体资源项的信息，从而针对性的调度资源，比如得出具体是CPU资源不足，就会针对性的对CPU资源进行调度，而不是同步提高所有资源的调度，从而做到精准调控各项微服务的资源，避免资源浪费。
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公开(公告)号：CN119066488B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411099470.8
申请日：2024-08-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/21 , G06N5/04 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明提供一种基于Mamba和数据增强的用户点击行为序列预测方法，包括：收集用户、物品、物品类别、用户点击行为序列信息，进行数据清洗，初始化用户、物品、类别及候选集物品的表示向量；定义和设计适用于用户点击行为序列的Mamba模块，利用Mamba模块的选择性传播与遗忘机制，进行动态参数调整，对用户点击行为序列进行预处理和行为特征提取；定义和设计数据增强方式，生成多样化的数据样本；整合Mamba预处理和数据增强的结果，在训练过程中使用掩码技术在对应批次只训练能表示点击行为的非填充部分的部分数据；根据损失函数优化参数，在验证集上评估该方法性能。本发明在不降低预测准确性的基础上，提高处理长序列信息的效率，依托数据增强技术对用户点击行为序列进行多样化处理，进一步捕获用户潜在的多样化兴趣，实现用户点击行为的高效预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113343712B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202110730515.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06F40/216 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 一种基于异质图的社交文本情感倾向分析方法及系统，属于数据处理技术领域，所要解决的技术问题在于如何采用异质图并结合深度学习模型来进行社交文本的情感倾向分析；以社交文本中的单词和表情的共现信息为基础，通过将各元路径的交换矩阵构建元路径和异质图，使用邻接矩阵得到蕴含单词和表情内在联系的语义表示向量，最终通过注意力机制和BiLSTM网络来分析情感语义向量，得到高精准度的情感倾向标签；本发明综合考虑表情和文本对情感的表达，深度挖掘表情和文本之间的内在联系，提高了情感分析的性能；在数据处理中保留文本中的表情和重要的标点符号，提高了文本内容包含的情感信息；本发明能够获取更为丰富的语义信息且使情感分析结果更为准确。
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公开(公告)号：CN114490386B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210093923.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F11/3668 , G06F16/215 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种基于信息熵过采样的软件缺陷预测方法及系统，方法包括：获取软件缺陷数据集；将数据集划分为训练集测试集，并计算训练集中多数类样本和少数类样本的类确定性熵；根据类确定性熵将多数类样本和少数类样本划分为安全样本、关键样本、危险样本，并选择少数类关键样本作为种子样本；清除多数类危险样本；对少数类关键样本局部邻域约束过采样；采用新的平衡训练集训练软件缺陷预测模型，并对测试集进行测试。本发明解决了现有技术中存在的类不平衡及类重叠问题对分类模型产生不利影响，导致软件缺陷预测效果较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118711674A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410879628.7
申请日：2024-07-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质复合物检测方法及系统，包括：提取特定蛋白质的局部结构；为提取的局部结构选择相似性最高的一组蛋白质复合物作为参考蛋白质复合物；利用整体相似性获取与参考蛋白质复合物相似的蛋白质复合物结构；基于整体相似性扩展蛋白质的过程完成之后，利用局部相似性获取与参考蛋白质复合物结构更加相似的蛋白质复合物；对于给定蛋白质复合物，将给定蛋白质复合物作为参考蛋白质复合物，执行上述方法，寻找与给定蛋白质复合物相似功能的前k个蛋白质复合物；本发明的优点在于：从蛋白质相互作用网络中找到与特定蛋白质关联的蛋白质复合物以及寻找相似的蛋白质复合物，准确挖掘蛋白质复合物。
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公开(公告)号：CN118410174A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410427692.1
申请日：2024-04-10
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/36 , G06Q10/0631 , G06F18/241 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及工单分类技术领域，具体涉及一种融合知识图谱的政务热线工单分类方法及系统。本发明的方法包括：预训练S‑BERT模型；引入ConceptNet知识图谱计算知识图谱嵌入矩阵P；结合预训练的S‑BERT模型、知识图谱嵌入矩阵P，基于政务热线工单数据集计算出投影矩阵Q；基于投影矩阵Q，计算标签分类以完成政务热线工单数据集X与标签集合Y的匹配。本发明可以提高政务热线工单分类准确性和效率，有望在实际中得到应用和推广。本发明解决了现有政务热线工单分类方法不能有效应对工单内容上的变化而导致分类效率、准确性不高的问题。
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公开(公告)号：CN117556831A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311280096.7
申请日：2023-09-28
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F40/35 , G10L15/26 , G06F40/284 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及语音处理技术领域，更具体的，涉及一种基于异构图的政务热线摘要生成方法及系统。本发明先对政务热线通话转录成对话文本数据，再根据对话文本数据构建出对话异构图，接着使用训练好的异构神经网络模型对对话异构图进行处理，从而生成一段精简的对话内容摘要，实现对政务热线服务的自动记录；其中，异构神经网络模型在对节点进行处理时，兼顾了字、词汇的层面，捕获节点之间的关联性能力更强，从而提高了对话内容摘要的准确性。本发明解决了现有政务热线服务存在记录工作量大、记录效果不能保证的问题。
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