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[发明专利]一种面向众包系统的仿真测试用例生成方法及装置-CN202110636475.X有效
发明人：方毅立;沈超杰;韩焘;丁鑫怡;古华茂 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向众包系统的仿真测试用例生成方法及装置，该方法首先将众包平台获得样本输入到VAE的编码器中学习对真实样本标注的工人能力和任务难度的均值和方差，即得到对应的工人能力和任务难度的正态分布，同时生成所有参与标注的工人能力和任务难度的混合高斯分布；然后运用重构化技巧得到VAE的隐变量，将隐变量输入到VAE的解码器中，使用梯度下降训练解码器；最后将混合高斯分布随机生成的工人能力和任务难度输入到训练好的解码器中，生成与真实样本独立同分布的大量众包测试用例。本发明结合神经网络解决了由于成本而导致众包测试用例少及覆盖面窄，导致难于全面评估结果汇聚方法的问题，使众包结果汇聚方法可以得到全面有效评估。
一种面向系统仿真测试生成方法装置

[发明专利]一种分析众包中恶意行为有效性的方法-CN202310647820.9在审
发明人：韩焘;张振杰;丁鑫怡;方毅立;古华茂 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种分析众包中恶意行为有效性的方法，该方法首先在众包平台中收集疑似受到恶意行为的数据，并且对恶意行为做详细的恶意行为分类，然后根据本发明提出的方法针对众包中不同的恶意行为对其有效性进行分析。本发明解决了众包中恶意行为有效性判断的问题，并且对于恶意行为的影响做了进一步分析，使得众包中的恶意行为研究变得更加系统化和全面化。
一种分析众包中恶意行为有效性方法

[发明专利]一种基于量化众包的真值预测方法-CN202310673082.5在审
发明人：韩焘;袁壮苗;方毅立;丁鑫怡;古华茂 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于量化众包的真值预测方法，该方法首先分析工人标注的结果是否为数值数据，如不是则利用语言表征模型将标注数据进行量化。再通过工人的社交影响力刻画工人的社交网络特征，利用工人的能力、工人的苛刻度和工人的偏好刻画工人特征。最终将构建出数据集传入模型中并得到汇聚结果。本发明充分考虑了工人社交网络对于结果汇聚的影响，同时又将工人特征考虑在模型内，能获得更加准确的汇聚结果。
一种基于量化真值预测方法

[发明专利]一种面向众包系统的测试用例自动生成的方法-CN202210439690.5在审
发明人：沈超杰;丁鑫怡;韩焘;古华茂;方毅立 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向众包系统的测试用例自动生成的方法。本发明以项目反应理论IRT作为基本模型，首先，针对真实的小数据集，利用机器学习的方法，通过联合极大似然函数估计工人的能力和任务的难度，获取工人的能力和任务的难度分布。其次，将估计得到的参数带入IRT中，计算答对的概率，并结合真实标签进行注释，自动生成面向众包系统的测试用例。本发明解决了由于成本受限导致的一系列问题，如平台获得的数据集不完整，众包系统的测试用例不均衡等问题。该方法基于项目反应理论，使用机器学习，为评估众包系统自动生成大量的测试用例。
一种面向系统测试自动生成方法

[发明专利]基于超矩形的人脸识别方法、装置及存储介质-CN202210487416.5在审
发明人：王勋;古华茂 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超矩形的人脸识别方法、装置及存储介质，首先，根据已知类别的人脸图像样本进行建模，生成对待识别人脸图像样本进行类别判断的超矩形分类器；然后，将待识别人脸图像样本输入训练好的超矩形分类器，判断该待识别人脸图像样本的所属类别。具体地说，本发明将同一类别的人脸图像在直角坐标系上所占据的区域建模成若干个超矩形。与现有的人脸识别算法相比，本发明模型学习过程简单、收敛速度快、具有接近线性的时间和空间复杂度，性能稳定，识别率高，适合运算能力受限的计算环境，而且方法的建模过程、建模结果、模型使用的物理意义明确、容易理解，具有很强的可解释性。
基于矩形识别方法装置存储介质

[发明专利]基于超椭球的人脸识别方法、装置及存储介质-CN202210305283.5在审
发明人： 古华茂;王勋 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超椭球的人脸识别方法、装置及存储介质，首先，根据已知类别的人脸图像样本进行建模，生成对待识别人脸图像样本进行类别判断的超椭球分类器；然后，将待识别人脸图像样本输入训练好的超椭球分类器，判断待识别人脸图像样本的所属类别。具体地说，本发明将同类别的人脸图像在直角坐标系上所占据的区域建模成超椭球。为了提高建模的精度，本发明先把同一类别的人脸图像数据通过K‑means聚类算法细分成若干组，再由每个组独立地生成一个超椭球，以若干个超椭球来表征该类别的数据区域。与现有的人脸识别算法相比，本发明内在地支持增量学习，并且所需样本量少，性能稳定，能适合更广泛的应用场景。
基于椭球识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于几何结构调整用于降低数据非线性关系的方法-CN201610454625.4在审
发明人： 古华茂;王勋 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2016-06-21 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于几何结构调整用于降低数据非线性关系的方法，其首先通过近邻图建模数据集的几何形状，再通过一条空间折线表征其整体弯曲程度，然后据此对数据集中的点分别进行平移，使得数据集在保持点间近邻关系基本不变的前提下尽可能地展开、平坦化，从而降低数据集的非线性性，提高数据质量。
一种基于几何结构调整用于降低数据非线性关系方法

[发明专利]一种二维矢量地图的压缩方法-CN200910095594.8无效
发明人：凌云;王勋;古华茂 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2009-01-22 - 公布日： 2009-07-15 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明涉及一种二维矢量地图的压缩方法。现有的压缩方法运算量大，并且数据在转换过程中有损伤。本发明方法包括矢量数据文件压缩和属性数据文件压缩。矢量数据文件压缩是将矢量地图包含的矢量数据文件中的内容按图层类型分开进行处理，将相同类型的图层数据中的坐标数据与属性代码分开进行编码，对于属性代码采用消除冗余度的方法压缩数据量，对于坐标数据采用不规则系数预测编码方法进行压缩。属性数据文件压缩是将矢量地图包含的与矢量数据文件匹配的属性数据文件通过BWT算法进行压缩。本发明方法可以提高压缩效率，并降低编码解码复杂度。
一种二维矢量地图压缩方法

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