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[发明专利]LLVM编译选项序列两阶段优化方法及系统-CN202310663394.8在审
发明人：杜欣;倪友聪;肖如良 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种LLVM编译选项序列两阶段优化方法及系统，该方法包括：交互感知的LLVM选项模糊选择：构建最短等价选项序列获取机制，运用到带目标改进的样本集以保留高功效的选项交互；运用模糊逻辑中的隶属度定量刻画每个选项属于带目标改进选项集的程度，获取选用的选项集；基于启发式信息和预测模型的LLVM选项序列演化优化：构建可定量刻画任意两个选项潜在交互对目标影响的选项交互伪功效矩阵，以此作为启发式信息设计交换和变异演化算子来提高解质量和收敛速度；构建基于中间代码特征的选项序列优劣预测模型，在选用的选项集构成的搜索空间中演化搜索，获得面向待优化应用的最优选项序列。该方法及系统有利于在获得最佳优化结果的同时降低优化时间。
llvm 编译选项序列阶段优化方法系统

[发明专利]基于多量程的嵌入式软件能耗测量系统-CN202010346677.6有效
发明人： 倪友聪;杜欣;肖如良;李汪彪 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多量程的嵌入式软件能耗测量系统，包括基于多量程的电流测量终端和上位机，电流测量终端的三量程电流测量电路与被测嵌入式系统连接，为被测嵌入式系统供电并通过小、中、大三个量程的电路同时采集其产生的模拟电流信号，通过电流信号采集及处理系统处理后发送给上位机；上位机的收发模块接收电流测量终端发送来的各量程电流信号，经滤波模块过滤噪声后，将小、中、大三个量程的电流数据送入校准模块，校准模块基于校准模型对电流数据进行校准，并将校准后的电流数据存入数据库，被测嵌入式系统运行结束后，上位机的能耗计算模块从数据库中提取电流数据，计算并输出能耗测量报告。该系统有利于提高测量精确度。
基于多量嵌入式软件能耗测量系统

[发明专利]基于领域知识和数据驱动的健身跑心率预测方法-CN201910886628.9有效
发明人：陈硕;蔡云鹏;倪友聪;张韬磊;游琪妍;杜欣 -专利权人：福建宜准信息科技有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/0442 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于领域知识和数据驱动的健身跑心率预测方法，包括以下步骤：1）采集运动者的健身跑数据，得到训练数据集；2）建立反映心率与运动速度、坡度关系的领域模型DM；3）建立反映心率与运动速度、坡度、运动时间关系的数据驱动的自回归模型ARM；4）采用训练数据集确定领域模型和自回归模型中的参数，得到个性化的领域模型和自回归模型；5）将自回归模型和领域模型预测的心率值，即自回归模型和领域模型的输出作为集成学习算法的输入，通过集成学习算法预测得到最终的心率预测值。该方法有利于提高所建立的个性化健身跑模型的精度。
基于领域知识数据驱动健身心率预测方法

[发明专利]基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法-CN201910886253.6有效
发明人：游琪妍;蔡云鹏;倪友聪;张韬磊;陈硕;杜欣 -专利权人：福建宜准信息科技有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于蚁群优化算法的健身跑运动方案生成方法，包括以下步骤：1、确定蚁群优化算法中各参数，并对各变量进行初始化；2、随机产生k个解，得到初始解记忆表；3、计算解记忆表中各解的适应度值，并按适应度值进行排序；4、当演化代数不大于最大演化代数时，转步骤5，否则转步骤8；5、计算每个解的权重，并采用轮盘赌抽样获取m个基准解；6、采用更新策略对获取的每个基准解进行更新；7、删除解记忆表中最差的m个解，并按适应度从小到大对余下的最好的k个解进行排序；然后取下一代演化代数，返回步骤4继续迭代；8、将解记忆表中排名第一的解作为最优解输出。该方法有利于生成安全、有效和个性化的健身跑运动方案。
基于优化算法健身运动方案生成方法

[发明专利]一种嵌入式软件编译时能耗演化优化方法-CN201910984810.8有效
发明人： 倪友聪;杜欣;叶鹏;肖如良 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2019-10-16 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种嵌入式软件编译时能耗演化优化方法，包括以下步骤：1、输入嵌入式软件源代码，初始化参数，生成随机种群；2、计算初始种群中各个体的适应度，获取事务表；3、基于事务表，挖掘获取频繁选项模式集表；4、判断演化代数是否小于最大演化代数，是则转下一步，否则转最后一步；5、对种群中个体执行交叉操作，生成临时种群；6、对于临时种群中个体，基于模式集表，运用最大匹配算法进行多点变异生成新个体；7、计算更新后临时种群中各个体的适应度，更新事务表以及挖掘获取模式集表；8、生成下一代种群，并返回步骤4，直至满足终止条件；9、得到并输出最优解。该方法有利于降低软件能耗，加快收敛速度。
一种嵌入式软件编译能耗演化优化方法

[发明专利]基于机器学习的多量程电流测量校准系统-CN202010346676.1有效
发明人： 倪友聪;杜欣;肖如良;李汪彪 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G01R35/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的多量程电流测量校准系统，包括基于多量程的电流测量终端、负载模拟终端和上位机，电流测量终端的三量程电流测量电路与负载模拟终端连接，为负载模拟终端供电并通过小、中、大三个量程的电路同时采集其产生的模拟电流信号，处理后发送给上位机；负载模拟终端用于产生不同大小的模拟电流信号；上位机的协调模块向负载模拟终端发送不同的电流实际值，负载模拟终端产生对应的模拟电流信号；收发模块接收电流测量终端发送来的各量程电流信号，处理后存入数据库，样本生成模块根据电流实际值及其对应的三个量程电流数据，构成初始校准数据集，输入机器学习模块构建并训练得到校准模型。该系统有利于提高测量精确度。
基于机器学习多量电流测量校准系统

[发明专利]频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方法及系统-CN202210183569.0在审
发明人： 倪友聪;杜欣;肖如良 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种频繁序列挖掘帮助的LLVM编译时能耗优化方法及系统，该方法首先生成初始候选解集S，并基于候选解集S构建初始的带能耗改进标注的选项序列事务数据库DBE，然后基于DBE挖掘生成带能耗改进标注的频繁选项序列前缀树prefixTreeE和后缀树postfixTreeE，再基于前缀树prefixTreeE和后缀树postfixTreeE生成带能耗改进标注频繁选项序列帮助的新解，评估生成新解并更新DBE；不断生成新解直至达到预设的停机时间或解质量，输出S中的最优解。该方法及系统有利于在同等停机时间下提高解质量及其收敛速度。
频繁序列挖掘帮助 llvm 编译能耗优化方法系统

[发明专利]一种LLVM编译选项选择方法-CN202111397828.1在审
发明人： 倪友聪;杜欣;肖如良 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明涉及一种LLVM编译选项选择方法，首先通过在线均匀采样覆盖尽可能多的选项交互场景，然后基于优化目标的基准值将样本集分为有无目标改进两个子集，并同时在其中挖掘频繁选项，接着通过引入判定表对两种挖掘结果进行相互确认，并借助可执行代码的CRC码减少确认中的不确定性。该方法有利于选择出保障解质量并可有效减少搜索空间的一组选项。
一种 llvm 编译选项选择方法

[发明专利]一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法-CN202110864870.3在审
发明人：涂震飚;张虎;刘同林;吴康;杜欣;倪友聪;贾鹏 -专利权人：北京机电工程研究所
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于果蝇算法的约束区域均匀试验设计方法，包括以下两个阶段：K/DE融合的全局搜索策略：基于K‑means聚类及外部文档更新类中心，并运用融合差分算子的果蝇搜索策略，以动态改进种群在约束区域分布的多样性；LM/PS融合的局部搜索策略：使用自定义果蝇算子提高约束区域内局部搜索能力。本发明所述的方法第一阶段中，通过融合差分算子的果蝇搜索策略扩大算法搜索范围，同时基于K‑means聚类将种群划分为多个子种群，并通过外部文档更新类中心，以动态改进种群在约束区域分布的多样性；第二阶段中，通过自定义果蝇算子在约束区域内局部搜索，进一步提高算法求解质量。
一种基于果蝇算法约束区域均匀试验设计方法

[发明专利]结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法-CN201910698395.X有效
发明人：肖如良;邹利琼;蔡声镇;陈雄;倪友聪 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开结合GRU和SVDD进行网络日志异常检测方法，利用主成分分析对大规模网络日志数据集进行降维，提取有效的属性；然后，利用处理过的训练数据集用来训练GRU‑SVDD分类器模型；最后，将要检测的实际日志输入到GRU‑SVDD比较器，检测出日志中的异常。本发明优于经典的GRU‑MLP和LSTM等算法。本发明很好的对测试数据集中的异常情况进行检测和定位。
结合 gru svdd 进行网络日志异常检测方法

[发明专利]一种基于分布式日志的最大频繁序列模式挖掘方法-CN201810571573.8有效
发明人：肖如良;陈雄;蔡声镇;陈黎飞;许力;倪友聪 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分布式日志的最大频繁序列模式挖掘方法，基于Spark分布式计算框架，提取局部最大频繁序列；利用前缀投影来划分搜索空间，递归提取出局部最大频繁序列；其中，利用频繁1序列删除日志序列数据集里面非频繁项，降低扫描数据库的规模，同时利用频繁序列模式与最大频繁序列模式之间对应关系减少候选序列数；提取全局最大频繁序列；将局部最大频繁序列按不同长度保存，相邻长度的序列模式进行超集检测，判断是否存在超集关系；如果存在，删除冗余序列，提取出全局最大频繁序列。本发明提出的一种基于分布式日志的最大频繁序列模式挖掘方法，具有更高效率，并支持更大规模事件序列数据的挖掘。
一种基于分布式日志最大频繁序列模式挖掘方法

[发明专利]一种基于WebGIS信息管理系统及实现方法-CN202010847295.1在审
发明人：吴勇;倪友聪;钟小剑;范跃新;杨玉盛 -专利权人：福建师范大学地理研究所
申请日： 2020-08-21 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WebGIS信息管理系统及实现方法，包括数据访问系统和管理信息系统，数据访问系统包括ArcGIS Server服务器、客户端、系统界面、Koa2服务器、带有PostgreSQL的数据库和Redis，ArcGIS Server服务器与客户端实现双向连接，本发明涉及网络地理信息系统技术领域。该基于WebGIS信息管理系统及实现方法，综合考虑系统的安全性和数据访问机制，通过集成一些Web应用的开源框架，设计并实现了基于WebGIS信息管理系统，具有“统一数据访问、统一权限管理、统一日志管理”的优势，系统实现了空间数据的可视化展示与管理配置的一体化，有助于保证数据的真实性、准确性和实时性，在保障系统安全性的同时，提升了自然资源数据管理的信息化水平。
一种基于 webgis 信息管理系统实现方法

[发明专利]基于Web会话流的分布式实时异常定位方法-CN201810092168.8有效
发明人：肖如良;陈雄;蔡声镇;熊金波;倪友聪;龚平;许力 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Web会话流的分布式实时异常定位方法，包括以下步骤：利用Flume与Kafka联合收集Web流量数据，将收集到的Web流量一方面发送到HDFS存储为离线日志，并通过DPS_DRB规则库构建算法动态建立和更新动态规则库DRB，另一方面发送到Spark Streaming，发送到Spark Streaming中的Web流量作为实时日志，Spark Streaming对持续不断的实时日志流式数据以滑动窗口的方式处理；AL_HBGSA算法基于动态规则库，将会话序列与动态规则库中的规则序列进行比对，从而进行异常定位。该方法有利于对Web会话流的异常进行高效、准确的定位。
基于 web 会话分布式实时异常定位方法

[发明专利]基于最大频繁模式的动态规则库构建方法-CN201810092166.9有效
发明人：肖如良;陈雄;蔡声镇;熊金波;倪友聪;龚平;许力 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最大频繁模式的动态规则库构建方法，包括以下步骤：输入Web日志数据集，并对其进行数据过滤，将时间格式转化为时间戳，将IP和URL映射为数字；进行用户识别和会话识别，构造WASD；遍历WASD的每行，过滤出每个用户的近期访问行为，构成该用户的近期访问序列，进而由所有用户的近期访问序列构成DWASD；构造Spark运行环境变量sc；计算min_support；对前缀进行权重计数，并提取频繁1项集；遍历频繁1项集，递归寻找频繁项集；计算最大频繁项集，得到基于最大频繁模式的动态规则库。该方法有利于降低计算量，快速有效地构建出更加具有时效性的规则库。
基于最大频繁模式动态规则构建方法

[发明专利]基于最大信息系数的大数据平台在线异常检测方法-CN201710681720.2有效
发明人：肖如良;蔡声镇;倪友聪;杜欣;林铭炜;林立 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2017-08-10 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最大信息系数的大数据平台在线异常检测方法，该方法采用Spark Streaming滑动窗口机制对访问日志进行统计分析，构建用户活跃度模型，进而计算出相邻时间窗口用户活跃度序列的最大信息系数，通过比较最大信息系数与设定的阈值，判定当前时间是否出现网络异常状况。该方法有利于快速、准确且近实时地发现在线场景下的网络异常，实现了大数据平台异常检测分析系统的近实时异常检测功能。
基于最大信息系数数据平台在线异常检测方法

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