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[发明专利]一种基于测试用例优化的程序变异测试方法及系统-CN202310862152.1在审
发明人：罗秋明;梁子鹏;周池;冯禹洪;毛睿 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于测试用例优化的程序变异测试方法及系统，涉及变异测试优化领域，获取待测试的程序字节码；生成程序字节码的变异体；获取类型依赖图；类型依赖图包括类型顶点和测试用例顶点，以及顶点之间的有向边；有向边用于连接具有直接依赖关系的顶点；计算类型依赖图中，变异体所属的类型顶点的传递闭包；根据传递闭包，确定与变异体有依赖关系的目标测试用例；调用各目标测试用例对变异体进行变异测试。本发明通过类型依赖图确定变异体有依赖关系的目标测试用例，使得每次验证变异体只需执行关联的测试用例，提高了变异测试效率。
一种基于测试优化程序变异方法系统

[发明专利]室内空间高精度视觉位置定位方法、终端及存储介质-CN202211564628.5有效
发明人：汤圣君;王伟玺;李雨松;万嘉威;冯禹洪;李晓明;谢林甫 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种室内空间高精度视觉位置定位方法、终端及存储介质，方法包括：对目标场景进行图像数据采集；其中，采集的图像数据格式为所述目标场景中包含部分重复性的照片序列；根据SFM算法对采集的图像数据进行3D重建，得到重建后的稀疏点云；根据所述重建后的稀疏点云和定位算法对待测图像进行定位，并输出定位结果；本发明可用于大范围室内场景的快速精确定位，为用户提供全局的位置信息，并为AR和VR等应用提供基础位置信息，实现了室内空间高精度视觉位置定位功能。
室内空间高精度视觉位置定位方法终端存储介质

[发明专利]一种视觉与激光传感器外参校正方法及相关设备-CN202310395666.0有效
发明人：汤圣君;冯宇祺;冯禹洪;王伟玺;黄俊杰;杜思齐;范宇航 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种视觉与激光传感器外参校正方法及相关设备，涉及环境感知领域，所述方法包括:获取激光传感器接收到的原始点云数据，采用超体素区域生长的点云平面分割方法得到二维线特征，将二维线特征投影到三维空间得到三维点云线特征；获取相机得到的图像，通过检测器提取得到图像线特征；基于所述图像线特征，通过概率估计构建图像线特征权重；基于所述三维点云线特征的距离信息，得到三维点云线特征权重；再优化点云线特征与图像线特征的残差得到最优外参，基于得到的最优外参对激光传感器和图像传感器的数据进行融合，输出融合后的图像和彩色点云。本发明通过视觉与激光传感器外参校正方法获得高精度的彩色相机与激光雷达的外部参数。
一种视觉激光传感器参校方法相关设备

[发明专利]狮头鹅监控方法、装置、设备及存储介质-CN202310499579.X在审
发明人：王翊沣;冯禹洪;蔡盛灶;邓家玮;胡栋文;沈琳琳 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种狮头鹅监控方法、装置、设备及存储介质，通过获取自养殖场多维度数据包括狮头鹅的图片，视频，声音，体温等数据，对这些多维度进行预处理后，送入目标检测模型、跟踪算法和异常判断逻辑中进行计算，检测出其中大概率得病的狮头鹅或者异常的狮头鹅，然后将以上预警数据和信息通过客户端及时推送给用户，从而实现在数量庞大的场景下，对个体狮头鹅的准确识别，同时基于监控视频从多维度的因素识别，不仅实现了自动监控和识别，还避免了在狮头鹅鹅群中由于不能及时发现异常，导致大规模疾病感染的情况。
狮头鹅监控方法装置设备存储介质

[发明专利]集合非自连接计算方法、装置和电子设备-CN202310315180.1在审
发明人： 冯禹洪;邱小淇;冯海月;李陈华;谢雨欣;吴坤汉 -专利权人：深圳大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种集合非自连接计算方法、装置和电子设备，该方法利用前缀搜索树实现建树搜索，在能够精确计算出相似集合对的前提下，通过提供的前缀搜索树只需要对一个集合集进行建树，并实现对树外集合的连接，最大程度低地降低内存和减少低阈值的影响；通过分发策略，对集合集分划分来并行建树，缩小每个计算节点中树的规模以及减少冗余计算；通过线性数组将多个集合信息存储在一个搜索树节点，从而提高迭代遍历效率，同时提高了搜索树结构模型的可用性。
集合连接计算方法装置电子设备

[发明专利]一种地理分布式图处理方法和系统-CN201910202430.4有效
发明人：周池;杨柳;肖遥;毛睿;冯禹洪 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-03-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04L41/0823 文献下载
摘要：本发明公开了一种地理分布式图处理方法和系统，将地理分布式图中的第一数量的边依次分配到第二数量的数据中心中，一个边分配到产生数据传输成本最低的一个数据中心中，使地理分布式图分割成第二数量的子图，多次进行以任意两对子图为一个单位进行子图切换，在切换前的子图映射或切换后的子图映射中，选择满足预算约束且数据传输时间最短的子图映射，分别将收集阶段与应用阶段中，数据传输时间最长的数据中心中的部分边转移到数据传输时间最短的数据中心中。在进行分割时，优先考虑成本，将边分配到传输成本最低的数据中心，在对分割进行修改时，尝试进行子图切换来降低成本并缩短数据传输时间。
一种地理分布式处理方法系统

[发明专利]一种非重叠社区集合质量度量指标的计算方法及装置-CN201810386263.9有效
发明人： 冯禹洪;吴远诗;佘松;罗秋明 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种非重叠社区集合质量度量指标的计算方法及装置，通过获取社区集合X、Y中各社区中的元素得到顶点集合V，根据顶点集合V中各顶点vi，分别遍历社区集合X、Y，构建社区标签数据集合LidList，之后基于对LidList的key取模的分组策略，再对集合LidList进行按key切分并分发到各进程，由各进程进行计算，得到计算各指标的所需数值，最后将其合并至单一进程进行运算，得到社区集合X、Y的度量指标。该方法采用并行分布式计算框架MPI并利用社区标签对计数加速社区集合度量指标的运算速度，同时通过该社区集合质量度量指标计算方法可同时计算出更多的度量指标，适用于大规模社区集合质量度量指标的计算。
一种重叠社区集合质量度量指标计算方法装置

[发明专利]一种重叠社区集合质量度量指标的计算方法及装置-CN201810386264.3有效
发明人： 冯禹洪;吴远诗;佘松;罗秋明 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种重叠社区集合质量度量指标计算方法、装置，通过获取社区集合X、Y中各社区中的元素得到顶点集合V，分别遍历社区集合X、Y，记录各顶点vi在社区集合X、Y中全部所属社区的标签，得到标签集合ListXid[i]、ListYid[i]，并构建各顶点的社区标签笛卡尔乘积数据集DicList[i]，最后得到社区标签数据集合ListXid,之后基于贪心算法和负载均衡，将ListXid集合中的元素切分并分发至各个进程，由各进程运算处理得到计算各指标的所需数值，最后合并各指标相关数值至单一进程进行运算，得到关于社区集合X、Y的度量指标。该方法采用并行分布式计算框架MPICH并利用计数相同社区标签对来加速社区集合质量度量指标的运算速度，同时通过该重叠社区集合质量度量指标计算方法可同时计算出质量度量指标，适用于大规模重叠社区集合质量度量指标的计算。
一种重叠社区集合质量度量指标计算方法装置

[发明专利]基于动态K个中心点图划分与简化的图直径算法及系统-CN201811138288.3在审
发明人： 冯禹洪;廖昭宇;张永昌;唐李瑞;赵紫莹;崔来中 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于动态K个中心点图划分与简化的图直径算法，包括步骤S1：选取当前图中未覆盖顶点近似中心性最高的K个顶点加入到簇集中心点集合；步骤S2：根据所述簇集中心点集合按照第一扩张参数，得到第一簇集；步骤S3：对所述第一簇集中当前未覆盖的顶点数量与已覆盖的顶点数量进行判断，若所述第一簇集中当前未覆盖的顶点大于已覆盖的顶点数，更新第一扩张参数并执行步骤S2；若所述第一簇集中当前未覆盖的顶点小于等于已覆盖的顶点数，则将已覆盖顶点的边转移并合并到距离其最近的中心点，然后从图中删除该已覆盖顶点，并执行步骤S4；若未覆盖的顶点数量小于等于预设阈值，则进行构建商图操作。
覆盖中心点算法集合近似中心构建预设删除合并更新

[发明专利]一种基于梯度下降的时序模糊认知图的学习方法及系统-CN201810592605.2在审
发明人： 冯禹洪;李宸;华静静;周才清;钟皓明;苗春燕 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明适用于时间序列分析技术领域，提供了时序模糊认知图的学习方法，包括：对样本数据进行预处理后划分，得到训练样本集和预测样本集，使用基于时序的皮尔逊相关系数初始化权值函数，在训练样本集中内构建全连接的时序模糊认知图网络；根据迭代次数，使用批量梯度下降法对初始化后的权值函数进行优化，用损失函数度量每次优化后的权值函数的误差；选取使得损失函数最小的权值函数，构建最优时序模糊认知图网络，利用预测样本集对最优时序模糊认知图进行验证，本发明使用批量梯度下降算法学习出tFCM模型，使用基于时序的皮尔逊相关系数来初始化权值，让搜索范围落在一个有统计意义的区间，降低陷入局部最优解的可能性。
时序模糊认知图权值函数损失函数初始化样本集构建预处理时间序列分析系数初始化训练样本集下降算法训练样本样本数据下降法最优解预测迭代度量学习优化搜索网络验证统计

[发明专利]一种NUMA平台中非核部件数据流缓冲管理的优化方法及系统-CN201410415351.9有效
发明人：罗秋明;蔡晔;周远远;冯禹洪 -专利权人：深圳大学
申请日： 2014-08-20 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06F12/0802 文献下载
摘要：本发明适用于计算机技术领域，提供了一种NUMA平台中非核部件数据流缓冲管理的优化方法及系统，NUMA平台中非核部件数据流缓冲管理的优化方法包括以下步骤步骤A、建立NUMA平台下的处理器非核部件数据流缓冲部件中缓冲项的资源池；所述资源池用于对缓冲部件中的不同数据流队列的缓冲项进行动态管理；步骤B、提取处理器非核部件不同数据流的负载特征；步骤C、资源池的缓冲项根据所述负载特征采用动态管理的策略进行动态分配，并在所述缓冲项使用结束后进行回收。所述的NUMA平台中非核部件数据流缓冲管理的优化方法采用动态管理缓冲项的机制，能有效地提高非核部件数据流缓冲部件中的缓冲项的使用效率，减少数据流的停顿周期。
一种 numa 平台非核部件数据流缓冲管理优化方法系统

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