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[发明专利]针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法-CN201911192612.4有效
发明人：黑新宏;朱磊;姚燕妮;盘隆;吕泽立;王一川;姬文江;宋昕;何萍 -专利权人：西安理工大学;深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种针对运维业务数据表的列级权限知识图谱构建方法，首先对问题领域进行需求分析，形成该领域Schema，然后抽取了原有权限系统的数据模型，补充和完善Schema；人工梳理出结构化的列级权限数据文档，并进行知识抽取。接着分析原有运维业务系统的基于表级的权限数据，构造受表级不受列级控制的数据权限知识，并与之前抽取的知识进行合并，最后进行知识存储，得到最终的数据库表列级权限数据知识图谱。无需改动原有的运维业务数据本身的数据模式，不会影响原有运维业务系统的正常运转，同时大大减少了工作量的同时，当增加新类型的数据和关系时，无需修改设计，适用于运维业务数据实时变化和数据权限实时变动的场景。
针对业务数据表权限知识图谱构建方法

[发明专利]基于多步网络攻击识别和场景重构的拓扑剪枝优化方法-CN202310794173.4在审
发明人：王一川;冯艳花;王鹤;黑新宏;姬文江;朱磊 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于多步网络攻击识别和场景重构的拓扑剪枝优化方法，具体包括如下步骤：步骤1，定义数据流五元组、拓扑图节点以及有向边的相关属性；步骤2,对Pcap数据包进行预处理，对数据集构建整个攻击过程的初始网络拓扑图Gstart，步骤3，提出基于卷积神经网络和决策树的模型；步骤4，基于步骤3中的卷积神经网络对攻击类型进行识别，将攻击类型和攻击模式不匹配的进行第二次剪枝，基于多步攻击各个攻击步骤之间的时序关联性进行第三次剪枝，最后剪枝完的图像即就是重构后精简的多步网络攻击场景；本发明可以通过拓扑关联分析得出初始攻击场景，并进一步去除大量冗余信息，最终构建最精简、最接近攻击场景的拓扑图。
基于网络攻击识别场景拓扑剪枝优化方法

[发明专利]一种自适应无监督特征选择方法-CN201910925728.8有效
发明人：谢国;王丹;钱富才;黑新宏;姬文江;费蓉;赵金伟;金永泽;陈庞 -专利权人：湖北华中电力科技开发有限责任公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应无监督特征选择方法，具体按照以下步骤实施：首先对列车转向架的轴温数据进行采集，并记录其标签，对列车转向架的轴温数据进行标准化处理，以此消除量纲，降低奇异值对结果的影响然后将标准化后的列车转向架的轴温作为自适应特征选择的输入，通过施密特正交计算得到每个转向架轴温的正交向量；最后通过自适应的选择策略，选择合适的正交向量作为选择的列车轴温数据的有效特征，此有效特征用于对列车转向架轴温数据进行分类，检测列车的运行状态，保证列车平稳运行。本发明便于对无标签信息的数据进行特征选择，进而提高分类效率。
一种自适应监督特征选择方法

[发明专利]基于反汇编的编译器融合特征提取及识别方法-CN202310746488.1在审
发明人：王一川;冯艳花;姚怡蕾;黑新宏;姬文江;朱磊 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了基于反汇编的编译器融合特征提取及识别方法，具体包括如下步骤：步骤1，数据集构建；步骤2，数据预处理：使用IDAPro反汇编工具将可执行文件反汇编为反汇编文件，即为asm文件；步骤3，特征提取：从步骤2得到的反汇编文件中提取统计特征和关联特征；步骤4，将筛选后的特征融合作为之后编译器的识别依据；步骤5，编译器识别：使用SVM、LightGBM、XGBoost和RF四种机器学习模型在步骤4的8个数据集上对降维后的单一特征和融合特征分别进行分类实验。本发明解决了差异较小的编译器优化级别识别准确率不高的问题，本发明利用卡方检验特征选择、LightGBM和融合特征的组合，能够很好的识别编译器的家族、版本和四种优化级别。
基于汇编编译器融合特征提取识别方法

[发明专利]CEEMDAN-Grey-SSA弱信号提取方法-CN202310528034.7在审
发明人：金永泽;李佳婕;姬文江;黑新宏;弋英民;梁莉莉;费蓉;李艳恺;叶欣;韩宁 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/2113 文献下载
摘要：本发明公开了一种CEEMDAN‑Grey‑SSA弱信号提取方法，首先对获取得到的车体偏移数据进行完全自适应噪声集合经验模态分解CEEMDAN分解，得到K个IMF分量信号，将IMF1(t)视为主要包含噪声的分量，因此计算剩余IMF分量与IMF1(t)的灰色关联度表征IMF分量的噪声水平，并进行降序排列；搭建灰色模型，然后进行软阈值降噪处理，然后与有效信号占主导的IMF分量进行重构；基于奇异谱分析SSA进行二次降噪，得到采集的低信噪比列车偏移量中由于轨道水平不平顺导致的车体横移量。本发明通过对信号进行时频分析，可对有效信号进行准确提取，以便在低信噪比的情况下进行弱信号的提取。
ceemdan grey ssa 信号提取方法

[发明专利]基于多尺度散布熵构造阈值的故障报警方法-CN202111004536.7有效
发明人：谢国;雷沁瑜;李艳恺;梁莉莉;姬文江;张友民;钱富才;黑新宏;金永泽;杨婧 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度散布熵构造阈值的故障报警方法，首先导入滚动轴承整个生命周期从正常状态到发生故障到最终完全失效的带工况标记的振动信号；然后将振动数据划分为G个数据段，对所有数据段进行多尺度散布熵值计算，将所有数据段的MDE值存入长度为G的一维向量W，选取一个MDE值记为S作为报警阈值设定在系统中，使用自回归模型对轴承未来一段时间的振动信号进行预测，当预测出的振动信号段的MDE值大于报警阈值S则报警，预测出的振动信号段的MDE值小于报警阈值S则进行下一阶段的MDE值计算；导入实际的正常工况和故障工况的轴承振动信号段进行步骤2多尺度散布熵值计算，进而选取具体的报警阈值S，本发明解决了现有技术中存在的故障漏报以及故障误报的问题。
基于尺度散布构造阈值故障报警方法

[发明专利]施工质量设计规范的事件自动抽取方法-CN202310632066.1在审
发明人：黑新宏;鲍一豪;朱磊;赵钦;杨明松;何敏;孟海宁;姬文江;王一川 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种施工质量设计规范的事件自动抽取方法，包括：获取并预处理原始规范数据集；输入至预训练的语言模型中进行处理，得到预处理数据集的事件触发词识别结果；采用单触发词与多触发词分类处理方式，利用规则匹配方法和深度学习模型联合处理多触发词情况，对预处理数据集多触发词识别结果按冒号、分号、逗号顺序依次处理，并利用深度学习方法和相似度方法得到完整元事件数据集；根据聚类方法挖掘计量单位与计量词关联关系，并使用相似度方法进一步补充事件语义，提高事件表达能力。本发明通过语法匹配和深度学习结合的方法，完成规范检查数据生成，有助于增加公开的中国建筑数据集数量。
施工质量设计规范事件自动抽取方法

[发明专利]基于无人机与激光雷达数据融合的路基沉降监测方法-CN202310591358.5在审
发明人：朱磊;陶栎琦;黑新宏;姜琨;姬文江;赵钦;刘征;王佳龙菲 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机与激光雷达数据融合的路基沉降监测方法，首先对无人机平台搭载的摄像头与激光雷达两种传感器进行标定，以消除畸变与时间空间不同步带来的误差影响；随后划定飞行路线；下一步无人机沿施工沿线飞行，采集数据；将收集到的点云数据与图像数据分别进行特征提取，点云数据使用point‑based网络，然后使用AFF‑注意力特征融合模块进行特征融合；将融合后的数据输入到目标检测网络生成包围框；将完成目标识别的图像数据进行拼接得到大铁施工场地的实景图；然后将多期点云数据拼接后作差，得到沉降数据，并根据数值大小进行赋色，得到地面沉降的可视化图，并与实景图进行图层融合。
基于无人机激光雷达数据融合路基沉降监测方法

[发明专利]一种针对游戏业务中数据访问事件的安全策略生成方法-CN202110824250.7有效
发明人：朱磊;皎玖圆;黑新宏;王一川;姬文江;孟海宁;盘隆;何萍;姚燕妮 -专利权人：西安理工大学;深圳市腾讯计算机系统有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： A63F13/73 文献下载
摘要：本发明是一种针对游戏业务中数据访问事件的安全策略生成方法，首先对源游戏数据表进行处理，删除无意义的数据减轻算法运行负担。然后以游戏数据表的一列作为一个数据项，使用FP‑Growth算法在Spark上进行并行运算进行数据挖掘来处理大规模数据集。通过FP‑Growth得出的频繁项来获取数据频次特征，在通过频繁项获取强关联规则。最后通过数据的频次特征和关联关系转化到权限规则配置，使其作用于游戏数据表行或游戏数据表列。本方案能有效的加入系统，并完成权限控制的细化，从访问数据出发，利用数据挖掘的方法生成安全策略，是一种较为合理的数据访问控制策略。
一种针对游戏业务数据访问事件安全策略生成方法

[发明专利]基于环境感知的自动驾驶有轨电车运行风险评估方法-CN202010709082.2有效
发明人：黑新宏;杨江诚;姬文江;费蓉;谢国;邱原;王一川 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于环境感知的自动驾驶有轨电车运行风险评估方法，步骤包括：步骤1、对自动驾驶有轨电车的环境数据进行数据预处理，步骤2、因为对于所选取的环境特征，可能存在与最终的风险等级不相关的特征，属于冗余特征，采用RFE进行特征选择，选择主要特征；步骤3、构建xgboost模型，利用贝叶斯参数优化算法构建模型，将步骤2中获得的特征子集S”输入xgboost模型进行测试，使用贝叶斯参数优化算法寻找最优参数。本发明的方法，首先在对数据的预处理方面，有了更精细的处理，利用过采样的方法，有效防止数据的不均衡。
基于环境感知自动驾驶有轨电车运行风险评估方法

[发明专利]基于双重数据增强的个人信息命名实体识别方法-CN202310404736.4在审
发明人：朱磊;李晓华;张彤;黑新宏;姬文江;杨明松;杨佩 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双重数据增强的个人信息命名实体识别方法，所采用的方法是对LSTM‑CRF模型进行改进，并通过采用Lattice结构与RoBERTa预训练模型相结合对文本进行预处理使得模型可以更好地提取繁杂长实体的特征信息；同时在模型中加入了多任务学习和对抗性训练解决了实体定义边界划分模糊和人工标注样本错误对模型产生的影响；采用本发明提供的方法在一定程度上起到保护网络用户的个人信息的效果，为用户创造出一个安全的网络空间环境。
基于双重数据增强个人信息命名实体识别方法

[发明专利]基于声音信号的铁路转辙机多噪声鲁棒诊断方法-CN202310375805.3在审
发明人：费蓉;李金科;黑新宏;左家昊;姬文江;张宽 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G10L25/51 文献下载
摘要：本发明公开了基于声音信号的铁路转辙机多噪声鲁棒诊断方法，在转辙机附近放置声音传感器，收集不同运行状态下的声音信号；对声音信号进行通道分离；收集各种声音信号，以最长的信号为标准，对短的信号进行补零，统一长度；随后将噪声数据集随机叠加到声音信号上，完成加噪过程；将加噪处理后的声音信号根据振幅将其标准化到0‑255之间，根据时间序列转化为灰度图像；将传统的卷积神经网络进行改进，并在卷积池化层后加入注意力机制；将图像信号输入到对应的神经网络通道中，经过训练最终得到一个高精准度的故障分类模型。本发明充分挖掘声音信号中的信息，并具有优秀的鲁棒性，提高了故障分类的精准度。
基于声音信号铁路转辙机噪声诊断方法

[发明专利]一种基于跨域分布式处理系统及调度优化方法-CN202310370262.6在审
发明人：黑新宏;李杨;王一川;高文;杨明松;朱磊;姬文江 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： H04L67/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于跨域分布式处理系统及调度优化方法，具体包括如下步骤：步骤1：用户通过Hadoop跨域分布式处理系统中的任意一个数据中心客户端节点提交作业；步骤2：依据计算节点网络负载计算多数据中心各计算节点的性能；步骤3：选择将任务分配到拥有任务所需数据副本的计算节点或网络负载最小的计算节点中的任意节点；步骤4：预测作业的总执行时长；步骤5：结合作业预测总执行时长计算作业已完成的工作量比率；步骤6：将作业按照阈值划分为多个队列；步骤7：根据作业的动态优先级调整作业执行顺序。步骤8：修正数据副本的布局。通过数据局部性和动态作业执行时间预测方法将任务分配到多数据中心的最优计算节点。
一种基于分布式处理系统调度优化方法

[发明专利]基于局部对比度的红外弱小目标检测方法-CN202310176034.5在审
发明人：鲁晓锋;刘家铭;柏晓飞;李思训;李高祥;闫昭玉;王重科;王杏萍;姬文江 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明基于局部对比度的红外弱小目标检测方法，具体为：建立新型窗口，计算红外图像中每个像素点的局部对比度DLCM；采用加权函数对局部对比度加权；计算每个像素点在不同尺度下的WDLCM，并通过最大池化操作得到最终的WDLCM显著性映射；通过自适应阈值分割区分目标和背景。本发明方法能够在较少的算法耗时内，尽可能地增大检测率和减小虚警率。
基于局部对比度红外弱小目标检测方法

[发明专利]基于Trustzone的超级账本数据可信加密方法-CN202310194317.2在审
发明人：黑新宏;高文;王一川;姬文江;朱磊;任炬 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了基于Trustzone的超级账本数据可信加密方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，搭建超级账本网络，对链码发起数据加密事务调用；步骤2，链码将传入的链码调用信息转发给客户端应用；步骤3，客户端应用接收信息后打开与可信应用的会话，可信应用对数据进行加密，然后将键、加密后的数据和写入账本请求返回给客户端应用；步骤4，客户端应用向链码发送键、数据和写入账本请求,链码向客户端应用发送确认回复；步骤5，客户端应用向可信应用转发确认消息，可信应用向客户端应用回复执行完毕响应；步骤6，客户端应用结束与链码的通信并关闭与可信应用的会话，结束本次调用。提升了超级账本中隐私数据的安全性，减小了攻击面。
基于 trustzone 超级账本数据可信加密方法

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