专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于程序频谱的多缺陷定位方法-CN201810906860.X有效
  • 金福生;王茹楠;蔡天倚;王树良 - 北京理工大学
  • 2018-08-10 - 2021-10-01 - G06F11/36
  • 本发明涉及一种基于程序频谱的多缺陷定位方法,属于软件安全技术领域。包括以下步骤:步骤一:构造待缺陷定位检测的程序频谱;步骤二:对多缺陷定位问题建模,即构建候选缺陷分布种群,具体为使用二进制序列表示步骤一得到的待缺陷定位检测的程序频谱;步骤三:使用遗传算法对步骤二构建的候选缺陷分布种群的解空间进行搜索,得到用于定位的最优种群;步骤四:对步骤三得到的最优种群中的候选缺陷个体的怀疑值排序,得出最终的怀疑值排名。本发明通过对多缺陷定位问题进行建模,并使用遗传算法得到函数怀疑值列表,能够对程序中的多缺陷同时定位;通过基于程序频谱的多缺陷定位方法以及遗传算法,有效提高了多缺陷的定位效率以及定位准确率。
  • 一种基于程序频谱缺陷定位方法
  • [发明专利]数据对象的评价结果的确定方法、装置和服务器-CN202110767930.X在审
  • 施红梅;王茹楠;瞿伟 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2021-07-07 - 2021-09-28 - G06Q10/06
  • 本说明书提供了一种数据对象的评价结果的确定方法、装置和服务器。基于该方法,在需要客观评价目标数据对象时,可以先获取包含有多个评论对象针对目标数据对象的多个特征的评价参数的目标评语集;再根据预设的构建规则,利用目标评语集,构建得到针对目标数据对象的多个特征矩阵;其中,每一个特征矩阵分别对应一种评价维度;且每一个特征矩阵包含有所对应的评价维度下的特征的评价统计向量;再根据预设的处理规则,利用多个特征矩阵,结合预先根据模糊综合评价法确定出的多个预设的特征权重矩阵、预设的评价维度权重矩阵,确定出目标数据对象的评价结果。从而可以智能地实现自动、客观地评价目标数据对象,得到参考价值较高、较可靠的评价结果。
  • 数据对象评价结果确定方法装置服务器
  • [发明专利]一种基于多特征与特征选择的恶意代码分类方法-CN201810766624.2有效
  • 金福生;王茹楠;秦勇 - 北京理工大学
  • 2018-07-13 - 2021-04-09 - G06F21/56
  • 一种基于多特征与特征选择的恶意代码分类方法,属于计算机安全和机器学习技术领域。涉及一种通过融合恶意代码家族不同类别的特征得到多特征,并提出一种特征选择的方法处理多特征,具体通过融合像素特征以及n‑gram特征,得到表征恶意代码家族的多特征信息,通过使用L2正则项优化的带有L1正则项的逻辑回归模型对融合特征进行初步特征选择,然后使用线性判别分析对特征进行降维,最后使用K最近邻算法训练恶意代码分类器。本发明能够为训练过程提供更多维度的特征数据;能够解决关键特征无法被选取的问题;通过使用LDA进行特征降维,使映射后的样本具有更好的分类性能,不仅加快了训练速度,而且提高了模型的分类准确度。
  • 一种基于特征选择恶意代码分类方法
  • [发明专利]供应商财务风险预测方法及装置-CN202010131432.1在审
  • 王茹楠;邬文佳;查礼 - 中国工商银行股份有限公司
  • 2020-02-28 - 2020-06-16 - G06Q10/06
  • 本申请实施例提供一种供应商财务风险预测方法及装置,方法包括:获取目标供应商的财务风险指标数据;将所述财务风险指标数据输入预设的卷积神经网络模型,并将该卷积神经网络模型的输出作为所述目标供应商对应的财务风险预测结果;输出所述目标供应商对应的财务风险预测结果。本申请能够通过具有自我学习能力的深度学习卷积神经网络对供应商财务风险进行预测,并能够有效提高供应商财务风险预测的准确性,进而能够有效规避供应商潜在风险,保证自身企业的运转可靠性。
  • 供应商财务风险预测方法装置

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