“晏祖佳”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果6个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种总线抗SEU的可靠性建模与评估方法-CN202011634244.7有效
发明人：庄毅;胡志诚;晏祖佳;顾晶晶 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种总线抗SEU的可靠性建模与评估方法，包括以下步骤：面向总线设计，提取嵌入式硬件系统中关联的可靠性信息，基于Z语言，以总线功能模块为单位建立可靠性模型ZRM‑BUS；以连续时间马尔可夫链为基础描述ZRM‑BUS模型，计算总线各功能模块的瞬时可用度，评估总线各功能模块可靠性；根据总线的部件和功能模块整体可靠性之间的关系，在所有总线功能模块的瞬时可用度的基础上，计算总线整体的可靠性概率分布，对总线整体进行可靠性评估；以总线整体的可靠性概率分布为基础，进行总线可靠性关键功能模块的识别。本发明具有可将总线分层次表示，对模型检测方法与可靠性可进行严格地分析与评估等优点。
一种总线 seu 可靠性建模评估方法

[发明专利]基于Z语言的存储系统抗软错误可靠性建模与评估方法-CN202011634225.4有效
发明人：庄毅;刘阳;晏祖佳;顾晶晶 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Z语言的存储系统抗软错误可靠性建模与评估方法，包括：根据存储系统结构划分存储系统功能模块，并根据Z语言规范对存储系统进行分级建模，得到可靠性模型，包括整体和功能模块可靠性模型；采用隐马尔可夫模型描述模型；通过连续时间马尔可夫链计算功能模块失效率，对存储系统功能模块进行可靠性评估；将存储系统功能模块失效与否的状态序列作为观测变量，将存储系统整体状态作为隐马尔可夫模型的状态变量，建立隐马尔可夫模型，计算存储系统整体的失效率，对存储系统进行可靠性评估。本发明将存储系统分级建模，具有模型结构清晰，支持严谨地存储系统及各个功能模块可靠性分析，便于形式化验证等优点，具有很好的可扩展性。
基于语言存储系统错误可靠性建模评估方法

[发明专利]面向单粒子效应的多层次软加固方案多目标优化与评估方法-CN202011634239.6有效
发明人：庄毅;张子良;晏祖佳;顾晶晶 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向单粒子效应的多层次软加固方案多目标优化与评估方法，包括：提取进程级、线程级、代码级和指令级各层次软加固的主要特征，构建特征向量；将特征向量作为多目标优化输入参数，建立多目标优化模型；建立基于权重的多维度多层次效能评估模型计算多目标优化模型中软加固方案的适应值；判断当前最优的软加固方案是否满足要求的效能指标；若不满足，进行面向多层次软加固的多目标优化计算，对软加固方案进行进一步优化，直到满足得到要求的软加固方案为止。本发明为实现最大程度减少由单粒子效应引起的软错误，减少航天器、卫星、飞机等嵌入式计算机系统的故障提供了一种有效的多维度的解决方法，能够提高电子设备的可靠性和安全性。
面向粒子效应多层次加固方案多目标优化评估方法

[发明专利]一种基于单类支持向量机的多位SDC脆弱指令识别方法-CN202011634260.6有效
发明人：庄毅;郑伟宁;晏祖佳;顾晶晶 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单类支持向量机的多位SDC脆弱指令识别方法，包括：构建多位SDC脆弱指令识别模型训练样本数据集；构建表征数据在程序中传播的指令数据传播特征；计算目标指令的多位屏蔽概率；生成基于数据变量的与程序数据流相关的指令集合，并构建指令的屏蔽特征；构建传播性特征向量；构建固有性特征向量；基于单类支持向量机训练多位SDC脆弱指令识别模型；提取目标程序的指令特征，利用多位SDC脆弱指令识别模型对目标程序多位SDC脆弱指令进行识别。本发明方法分类准确率高，召回率高，f‑score也较高，可以有效应用于单粒子效应造成的嵌入式系统中数据单位或多位翻转后导致的程序中多位SDC脆弱指令的识别。
一种基于支持向量 sdc 脆弱指令识别方法

[发明专利]基于深度随机森林的指令脆弱性预测方法及系统-CN201911248246.X有效
发明人：顾晶晶;柳塍;晏祖佳 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度随机森林的指令脆弱性预测方法及系统，方法包括：提取各条程序指令与指令脆弱性相关的指令特征信息，生成表征指令脆弱性的指令特征向量；对训练程序进行故障注入，获取各条程序指令脆弱性值；结合指令特征向量和指令脆弱性值，生成指令脆弱性样本数据集；通过滑动窗口对指令脆弱性样本数据集进行滑动采样，生成拓展样本数据集；构建并训练基于深度随机森林的指令脆弱性预测模型；提取待预测目标程序的指令特征向量，并结合指令脆弱性预测模型实现待预测目标程序的指令脆弱性预测。系统用于实现上述方法。本发明预测准确率高，对样本集需求低，所需人工调整工作少，可有效应用于程序受到瞬时故障影响后指令脆弱性的预测。
基于深度随机森林指令脆弱预测方法系统

[发明专利]一种基于基本块重划分的控制流错误检测方法-CN201910959641.2在审
发明人：庄毅;张倩雯;晏祖佳 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2019-10-10 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于基本块重划分的控制流错误检测方法，对目标程序中的基本块进行分类；对目标程序中的基本块进行重划分；为目标程序生成初始标签值；对目标程序进行标签更新代码的插桩；对目标程序进行标签校验代码的插桩；对目标程序进行基本内控制流错误检测代码插桩；对目标程序进行过程间控制流错误检测代码插桩；对插桩检错代码后的目标程序进行故障注入实验。本发明对控制流错误的检测率高，且性能开销低，可应用于太空恶劣环境下瞬时故障导致的程序控制流错误的检测。
一种基于基本划分控制错误检测方法