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[发明专利]调试环境和运行环境分离的数据分析方法、装置及系统-CN201911262217.9有效
发明人：方滨兴;刘川意;韩培义;段少明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了调试环境和运行环境分离的数据分析方法、装置及系统，该方法包括：从运行环境的真实数据中抽取部分数据，将部分数据经过脱敏后传送到调试环境中作为样本数据；在调试环境中，连接样本数据和机器学习组件组成机器学习工作流，获取每个机器学习组件设置的组件参数；在调试环境中调试机器学习工作流，调试完成之后，将机器学习工作流迁移到运行环境中运行；导入运行环境的真实数据执行机器学习工作流，得到机器学习模型；将运行环境中训练得到的机器学习模型通过白名单审查之后导入到调试环境中，供用户查看和下载。本发明既能保证数据隐私不被泄露，也能使用真实数据进行数据分析。
调试环境运行分离数据分析方法装置系统

[发明专利]正则表达式生成方法、装置、智能终端及计算机存储介质-CN202211191349.9有效
发明人：韩培义;刘川意;曹泽坤;段少明;简川力 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开了一种正则表达式生成方法、装置、智能终端及计算机存储介质，正则表达式生成方法包括：获取正样本数据和负样本数据；初始化正样本数据获得正则表达式种群；根据正样本数据和负样本数据评估正则表达式种群中正则表达式的适应度；根据适应度最高的正则表达式在正样本数据上进行样本匹配时的精确率，获得正则表达式集合；根据正则表达式集合获得最终正则表达式。本发明可以根据样本数据自动生成正则表达式，不需要人工编写大量的正则表达式，提高正则表达式的生成效率和准确性。
正则表达式生成方法装置智能终端计算机存储介质

[发明专利]基于图神经网络的安全事件预测方法、电子设备及存储介质-CN202211464011.6在审
发明人：韩培义;许文博;刘川意;段少明;潘鹤中 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：基于图神经网络的安全事件预测方法、电子设备及存储介质，属于安全事件风险预测技术领域。为解决个体人员安全事件风险预测的问题。本发明采集人员基本信息数据，GPS时空轨迹数据，进行数据清洗，提取融合图节点特征，得到人员节点特征数据，地点节点特征数据，构建多维人员信息轨迹融合图，构建基于图神经网络的个体安全事件预测模型，将构建的多维人员信息轨迹融合图输入基于图神经网络的个体安全事件预测模型中进行安全事件预测。本发明为分析个体人员安全事件风险提供了融合信息特征，全面立体的挖掘人员自身的特点以及人员活动规律的特点，判断人员近期可能发生安全事件行为的风险是高或者低。
基于神经网络安全事件预测方法电子设备存储介质

[发明专利]一种结构化仿真数据生成系统及生成方法-CN202211086686.1有效
发明人：刘川意;周宇星;韩培义;段少明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构化仿真数据生成系统及生成方法，所述系统包括数据预处理单元以及训练和生成单元，所述数据预处理单元用于将原始数据中的每个样本转换成向量表示，并且在转换的过程中建模贝叶斯网络用以描述特征间的关联关系；所述训练和生成单元利用原始数据转换后的向量表示进行训练，得到仿真数据生成模型，利用所述仿真数据生成模型生成仿真数据记录。本发明系统和方法能够同时生成含有连续型特征和离散型特征的仿真数据记录；针对生成仿真数据，既保持了与原始数据一致的数据分布，也保证了与原始数据一致的特征间关联关系；同时提出一种根据所需条件生成仿真数据的方法，能够根据不同的仿真数据应用场景生成分析所需的仿真数据记录。
一种结构仿真数据生成系统方法

[发明专利]一种隐私保护分布式机器的学习调试方法及调试系统-CN202211100671.6在审
发明人：刘川意;段少明;何田雨;韩培义 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）（哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院）
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明适用于分布式机器学习调试领域，提供了一种隐私保护分布式机器的学习调试方法及调试系统，所述学习调试方法包括以下步骤：步骤S1：首先数据分析师建好分布式机器学习pipeline；步骤S2：在本地客户端训练过程中；步骤S3：服务端接收来自本地训练的模型和计算的调试中间值；步骤S4：服务端调试模块根据分布式机器学习调试算法基于服务端收集的调试元数据和各个客户端传送的调试中间值对本轮联邦训练进行检测；步骤S5：联邦训练结束后，输出本次训练的调试报告。旨在解决背景技术中存在的技术问题。
一种隐私保护分布式机器学习调试方法系统

[发明专利]一种用于燃油惰化测氧传感器芯片及其制备方法-CN202210706185.2在审
发明人：金波;何斌;陆艳青;段少明;周凯;金萌;何梓奇;闵文杰 -专利权人：湖北天瑞电子股份有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01N27/407 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于燃油惰化测氧传感器芯片及其制备方法,测氧传感器芯片包括由流延制作并自上而下依次层叠的四层流延基片，第一流延基片的上表面印刷有信号功能单元，第一流延基片的下表面印刷有公共电极，第二流延基片上上下贯通设置有空腔，公共电极恰好位于空腔内，且空腔内填充有有机流延片，第二流延基片分别与第一流延基片和第三流延基片之间的非空腔部分设置有密封层。通过在第二流延基片的上下非空腔部分各印刷一薄层含有密封层，增强该空腔腔体在最终成品芯片的密封性，使得泵电极在工作时产生的闭腔内的氧分压变化以及随之产生的应力变化更难以导致腔体开裂泄漏和破坏，保持测量信号长期工作的稳定性，有效的提高了传感器芯片的强度。
一种用于燃油惰化测氧传感器芯片及其制备方法

[发明专利]非结构化数据访问时的数据脱敏方法、装置、设备及介质-CN201810937005.5有效
发明人：刘川意;方滨兴;潘鹤中;段少明;韩培义 -专利权人：深圳云安宝科技有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F21/31 文献下载
摘要：本发明适用数据脱敏与数据共享技术领域，提供了一种非结构化数据访问时的数据脱敏方法、装置、设备及介质，该方法包括：对用户发送的数据访问权限的申报请求审核通过后，得到对应的用户访问权限，再接收用户对数据库中非结构化数据的查询请求，根据用户访问权限对查询请求进行审核，审核通过后，根据查询请求，在拥有用户访问权限的数据库中进行数据查询操作，得到对应的未脱敏数据，通过敏感数据识别与脱敏引擎对得到的未脱敏数据进行敏感数据识别及脱敏处理，得到对应的脱敏数据，以将脱敏数据返回给用户，实现用户对数据库中非结构化数据的访问，从而有效地防止非结构化数据中敏感信息的泄露，提高了对非结构化数据中敏感信息的保护程度。
结构数据访问方法装置设备介质

[实用新型]一种燃油箱惰化系统氧传感器-CN202221462495.6有效
发明人：陆艳青;杨波;段少明;周凯;刘阁 -专利权人：湖北天瑞电子股份有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本实用新型公开的属于氧传感器技术领域，具体为一种燃油箱惰化系统氧传感器，包括用于安装在燃油箱上端的氧传感器壳体，还包括：用于对燃油蒸汽和氧气的浓度比例测定的氧传感器芯片；所述氧传感器芯片安装在氧传感器壳体的内部，所述氧传感器芯片包括氧化铝片一和闭腔，所述闭腔安装在氧化铝片一的一侧面，本实用新型有益效果是：通过印刷形成闭腔，以及将感应电极和泵电极印刷在一个面上，加热单元也就可以集成在一起，实现了功能的集成和性能提升，具有工艺简单，成本更低的优点，同时针对闭腔的特殊结构，采取添加低分子易降解料作为闭腔填充材料，使得排胶时有限透过基片结构逸出，从而防止基片开裂的工艺技术。
一种燃油箱惰化系统传感器

[发明专利]基于对比学习的异常检测方法、系统及计算机存储介质-CN202111666302.9在审
发明人：张春慨;左薇;韩培义;刘川意;段少明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于对比学习的异常检测方法、系统及计算机存储介质。该方法包括异常检测模型训练阶段和异常检测阶段，其中异常检测模型训练阶段提取输入样本的特征向量，并对特征向量进行判别，根据判别结果计算异常检测模型的对比损失，利用对比损失对异常检测模型进行训练；异常检测阶段将待检测样本集中的样本输入训练好的异常检测模型，将输出的判别结果进行计算，得到异常得分；将所有样本的异常得分进行归一化处理，得到归一化异常得分，通过设置归一化异常得分阈值，判定样本是否异常。本发明在特征空间提取出有区分性的特征，并且判别输出的异常得分具有高区分性，在实际生活中的数据集异常检测上相比其他方法有较大提升。
基于对比学习异常检测方法系统计算机存储介质

[发明专利]基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法及装置-CN202111568528.5在审
发明人：张春慨;姜茗译;韩培义;刘川意;段少明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对抗样本的多教师知识蒸馏方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：对样本基于教师概率输出与学生概率输出差异最大化的原则，选择待修改原始样本；将待修改原始样本在教师模型上分类概率最大的分类作为对抗攻击的目标分类以及对应的待修改原始样本作为可修改原始样本；基于教师模型对可修改原始样本类别的分类概率得到教师模型的决策边界，利用点到线距离的向量算法，以可修改原始样本恰好越过决策边界和恰好不越过决策边界为目标，对可修改原始样本进行迭代修改，生成位于决策边界两侧的边界样本对；利用生成的边界样本，使用基于边界距离的多教师权重分配训练学生模型。本发明能够提升学生模型的分类精度。
基于对抗样本教师知识蒸馏方法装置

[发明专利]一种用于知识蒸馏的边界样本数据增强方法及装置-CN202111568400.9在审
发明人：张春慨;姜茗译;韩培义;刘川意;段少明 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于知识蒸馏的边界样本数据增强方法、装置及计算机存储介质，该方法包括：在知识蒸馏进行前，利用教师模型对样本的输出，对每一个原始数据集中的样本沿教师模型的决策边界进行逐步迭代的修改，扩充出多个适合用于知识蒸馏的边界样本。在每轮迭代中，使用原始样本或上轮修改出的每个样本作为基础样本，利用教师模型的输出求出该样本附近决策边界的近似切面，在该切面上沿多个方向修改样本；随后对该修改后的样本进行边界化修改使之位于边界附近；最后，挑选与其他基础样本距离最远的数个样本作为该轮修改的结果以及下轮迭代修改的基础样本。本发明能够满足当前图像分类器知识蒸馏中对数据增强的需求。
一种用于知识蒸馏边界样本数据增强方法装置

[实用新型]一种在高压（10kV）取能装置-CN202121064524.9有效
发明人：闵文杰;陆艳青;段少明 -专利权人：湖北天瑞电子股份有限公司
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： H02B1/26 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种在高压（10kV）取能装置，其技术方案是：包括壳体，所述壳体的内壁中心位置安装有安装板，所述安装板的后端面两侧均安装有变流器，所述壳体的顶部安装有顶盖，所述顶盖的底部中心位置安装有进线管，所述进线管的底部与壳体的顶部连接，所述壳体的底部安装有干燥盒，所述壳体的后端面上方和下方均安装有安装机构，本实用新型的有益效果是：通过设有变流器，并在顶盖上安装太阳能板，利用变流器上的接线板与外接板可对高压取能和光源取能处理，实现了取能装置高效取能操作，同时，通过在壳体底部设置干燥盒，可对取能装置进行干燥处理，避免受到水汽影响而导致漏电或短路的情况发生。
一种高压 10 kv 装置

[实用新型]一种低压分路监测单元用互感器-CN202020426014.0有效
发明人：何斌;段少明 -专利权人：湖北天瑞电子股份有限公司
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： H01F38/20 文献下载
摘要：本实用新型提出了一种低压分路监测单元用互感器，所述互感器包括固定座、位于所述固定座上方并与其转动连接的互感器主体，所述固定座上端面设置有弹性瓣，且位于所述弹性瓣外周环绕间隔设置有若干个定位槽，所述互感器主体底端部与所述弹性瓣相对应位置开设有插接口，所述弹性瓣伸入所述插接口并与其相互配合，位于所述插接口外周并与所述定位槽相对应位置开设有环形凹槽，所述环形凹槽与所述互感器主体底端部之间设有弹性凸起，所述弹性凸起与任一所述定位槽相匹配。本实用新型通过采用弹性瓣与插接口相配合的结构，使得互感器主体可以在固定座上转动，可以实现在线缆穿过互感器上穿线孔时不必进行弯折，操作方便快捷。
一种低压分路监测单元互感器

[发明专利]敏感数据识别方法、系统及其装置-CN201911194236.2在审
发明人：刘川意;方滨兴;韩培义;段少明 -专利权人：深圳云安宝科技有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种敏感数据识别方法、系统及其装置，包括：对非结构化数据进行解析，获取非结构化数据对应的文本数据，文本数据包括多个词；将文本数据输入敏感数据识别模型，得到针对每个词的敏感实体属性的联合分布概率最大的第一标注序列，敏感数据识别模型包括基于深度学习的语言模型、全连接层和CRF；根据第一标注序列确定文本数据中敏感数据所处的位置。在本发明实施例中，基于深度学习的语言模型可以更好地学习表征文本数据中的每一个词，同时结合CRF求得针对文本数据中每个词的敏感实体属性的联合分布概率最大的标注序列，从而确定非结构化数据中的敏感数据的位置，提高了识别准确率。
敏感数据识别方法系统及其装置

[发明专利]基于Web API的数据访问控制方法、装置、代理服务器及介质-CN201810935345.4在审
发明人：刘川意;方滨兴;韩培义;潘鹤中;段少明 -专利权人：深圳云安宝科技有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了一种基于Web API的数据访问控制方法、装置、代理服务器及介质，该方法包括：接收数据使用者通过Web API发送的数据访问请求，根据数据访问请求获取数据使用者的身份标识信息，根据身份标识信息获取数据使用者关联的数据脱敏规则，并将数据访问请求转发给数据提供者，接收数据提供者响应数据访问请求而返回的结果数据，根据数据脱敏规则对结果数据进行对应的数据脱敏操作，将经过数据脱敏操作后的结果数据发送给数据使用者，从而实现对基于Web API数据访问请求中的敏感数据进行脱敏，提高了基于Web API数据访问服务的数据安全性。
脱敏数据访问请求结果数据身份标识信息数据访问控制代理服务器获取数据接收数据计算机技术领域数据访问服务数据安全性访问请求敏感数据数据提供响应数据转发发送关联返回

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