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[发明专利]一种基于图卷积网络的软件缺陷预测方法-CN202311139495.1在审
发明人：钟发;杨丰玉;周文清;曾广东;肖鹏 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2023-09-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图卷积网络的软件缺陷预测方法，该方法通过采集含有多个软件版本的项目集合，针对单行代码无法实现语义可区分问题，提出使用程序依赖图中的流信息对原始语句进行扩展，使代码行包含的语义更加丰富，该方法将低维空间向量作为细化后的程序依赖图中节点的特征，可以完整保留源代码文件的结构和语义信息，能够更好的学习与缺陷相关特征，此外，若软件存在缺陷，则继续使用事后解释模型提取对模型预测具有关键影响的最小子图，使用社交网络分析方法计算最小子图中各个节点的节点重要性，以节点重要性作为对应代码行的缺陷评估指标，能够有效提升行级别的软件缺陷预测性能。
一种基于图卷网络软件缺陷预测方法

[发明专利]一种基于多层特征提取的相似图像检索匹配方法-CN202310967050.6在审
发明人：陈彤;陈松辉;杨丰玉;熊宇;吴超庆 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多层特征提取的相似图像检索匹配方法，该方法选取多种卷积神经网络，组合得到特征提取器，利用迁移学习技术对特征提取器进行训练，并利用KMeans聚类划分子空间的方法进行图像检索匹配的优化，本发明能够从不同层级充分提取图像特征，并且提升图像检索匹配的准确率和速度，从而在车险定损的相似图像检索匹配中提供有效帮助，减少重复图像连续索赔等车险欺诈情况的出现。
一种基于多层特征提取相似图像检索匹配方法

[发明专利]基于多收敛方向粒子群寻优提升良品率的数据处理方法-CN202310302080.5有效
发明人： 杨丰玉;范永健;王文星;郑巍;钟依慧 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N3/006 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多收敛方向粒子群寻优提升良品率的数据处理方法，该方法利用梯度提升回归方法训练的预测模型作为适应度函数，通过多收敛方向粒子群算法，将初始粒子群分为三个子粒子群，各子粒子群分别向单个粒子的历史最优(Pbest)靠拢、向历史全局最优(Gbest)靠拢、向每次迭代的当次迭代最优(Obest)靠拢，能够保证算法运行到后期也能拥有较丰富的多样性粒子，避免陷入局部最优，从而有效提升产品的良品率。
基于收敛方向粒子群寻优提升良品率数据处理方法

[发明专利]一种优化模型集成平台运行效率的方法-CN202010583098.3有效
发明人：梁旗军;康登光;杨丰玉;郑巍;樊鑫 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F16/172 文献下载
摘要：本发明公开了一种优化模型集成平台运行效率的方法，包括：针对模型经常使用相同的输入参数进行重复性计算，通过建立模型参数缓存空间，模型优先使用广度优先遍历算法遍历缓存空间中的模型参数树，并使用LRU置换算法选择最近最长时间未匹配成功的模型参数予以淘汰，匹配成功后直接返回叶子节点中存储的模型结果，本发明的优点是：降低对计算机资源的消耗，提高模型的整体运行效率。
一种优化模型集成平台运行效率方法

[发明专利]基于梯度提升回归模型的玻璃绝缘子配方自动生成方法-CN202010246612.4有效
发明人： 杨丰玉;范永健;郑巍;熊宇;蔡海多 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于梯度提升回归模型的玻璃绝缘子配方自动生成方法，其采用大数据分析的方法结合机器学习的梯度提升回归模型对玻璃绝缘子的历史数据进行处理，通过处理后的历史数据对梯度提升回归模型进行训练，然后只需要向训练好的梯度提升回归模型输入所需的玻璃绝缘子配方中各原料中各纯净物的纯度，即可生成所需的玻璃绝缘子配方，实现了玻璃绝缘子配方的自动化生成，相比人工方法生成玻璃绝缘子的配方数据，本方法极大提高了玻璃绝缘子配方生成的效率及准确度。同时，在实验数据与实际生产的不断迭代中可以对玻璃绝缘子的良品率起到逐步提升的效果。
基于梯度提升回归模型玻璃绝缘子配方自动生成方法

[发明专利]一种用于物联网终端设备的数据高效采集传输方法-CN202210809533.9在审
发明人：蔡海多;陈利明;刘长虹;刘继辉;邵晨育;杨丰玉;杨志勇 -专利权人：江西泉新电气有限公司;南昌航空大学
申请日： 2022-07-10 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本申请涉及一种用于物联网终端设备的数据高效采集传输方法，包括如下步骤：S1：选定数据采集模式，进行数据采集并存储至上位机；S2：对数据进行预处理，防止数据被其它占用；S3：将系统日期与原始数据文件的日期进行比较，若不一致则更正系统日期并重新执行S3；若一致则对最新的原始数据进行格式统一，并计算校验值；S4：对校验好的数据进行封装，并将封装好的数据通过无线通信设备传输至解析服务器进行健康检测和数据解析，判断工业现场是否存在故障。本发明可实现工业现场设备数据的实时采集、实时传输、实时反馈，具有可定制、实用性强、准确度高、稳定可靠、高效等优点。
一种用于联网终端设备数据高效采集传输方法

[发明专利]嵌入式软件质量评估方法、系统、计算机及可读存储介质-CN202210738096.6有效
发明人：朱嘉豪;郑巍;杨丰玉;樊鑫;肖鹏 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：一种嵌入式软件质量评估方法、系统、计算机及可读存储介质，该方法包括：在样本数据集中的各个软件样本中提取多个特征种类的软件特征；将各个软件样本分划分为干预组和控制组；计算各个软件样本的倾向性评分值，并采用逆概率加权法对各个软件样本的倾向性评分值进行加权计算；根据加权计算后的倾向性评分值对干预组和控制组进行因果效应计算；将计算得到的各个特征种类对应的因果效应值分配到神经网络模型中，并利用样本数据集对神经网络模型进行训练；利用训练好的神经网络模型对待测试的软件进行软件质量评估。本发明可以有效解决嵌入式软件质量评估不准确的问题。
嵌入式软件质量评估方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于osmdroid地图引擎的目标标记绘制方法-CN202210702454.8在审
发明人：梁旗军;舒坚;郭忻泽;杨丰玉;郑巍;樊鑫 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于osmdroid地图引擎的目标标记绘制方法，包括：S1，初始化map、marker的参数及监听图层；S2，获取数据库中已有的marker点数据；S3，保存图层目标及其指导对象；S4，marker点通过View进行渲染到地图图层上；S5，将marker的数据封装并提交事务；S6，事务提交到数据库之中完成持久化存储；S7，步骤S6事务提交后系统将根据其生命周期选择执行步骤S2或者结束。本发明的方法用于解决在marker点上增添图层和高消耗问题，而且通过osmdroid地图引擎可以在地图上添加覆盖物、折线等常用地图功能。
一种基于 osmdroid 地图引擎目标标记绘制方法

[发明专利]机载嵌入式软件质量检测方法、装置、介质及电子设备-CN202111279827.7有效
发明人：郑巍;朱嘉豪;樊鑫;杨丰玉;肖鹏 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2021-11-01 - 公布日： 2022-01-25 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：一种机载嵌入式软件质量检测方法、装置、介质及电子设备，该方法包括：对神经网络进行训练；根据神经网络各个输出节点的输出结果提取隐节点与输出节点之间的规则，得到第一规则集合；根据第一规则集合中各个隐节点的输出结果提取输入节点与输出节点之间的规则，得到第二规则集合；对第二规则集合中的各个数据特征的确定式规则出现的次数进行累计，并将累计次数最高的预设数量个数据特征作为目标特征；根据目标特征确定各个质量分类类型对应的阈值条件；提取待检测机载嵌入式软件中的数据特征，并与各个质量分类类型对应的阈值条件进行匹配，以确定待检测机载嵌入式软件的质量分类类型。本发明准确率较高，同时也提取出了重要特征。
机载嵌入式软件质量检测方法装置介质电子设备

[发明专利]一种玻璃绝缘子生产良品率关键影响因素的自动分析方法-CN202110686225.7在审
发明人： 杨丰玉;黄振红;谢玲泽;朱晓彧;郭忻泽 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种玻璃绝缘子生产良品率关键影响因素的自动分析方法，包括使用大数据分析方法对玻璃绝缘子的生产及玻检的数据进行预处理，随后选择了适用于本领域数据的机器学习中的XGB模型和GBDT模型，进行模型预测得出两个重要特征集合；同时采用相关性分析方法对特征进行分析得出相关性强的特征集合；最后通过两种回归模型的重要特征集合以及数据的特征相关性强的集合得出三组结果，将这三种结果采取加权平均的方法，融合得出最后的结果，本发明运用大数据技术和机器学习方法自动化分析玻璃绝缘子的生产数据之后，分析出影响玻璃绝缘子产品良品率的关键因素，这种技术在节省了人力、时间的同时，也大大提高了分析结果的准确率。
一种玻璃绝缘子生产良品率关键影响因素自动分析方法

[发明专利]测试用例推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备-CN202110747417.4在审
发明人：郑巍;夏传林;刘友林;樊鑫;杨丰玉 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：一种测试用例推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备，该测试用例推荐方法包括：对软件测试项目的文档数据进行信息提取，以提取各个实体的属性信息，所述软件测试项目中的实体包括测试用例；根据各个实体之间的关联关系，以及各个所述实体的属性信息构建所述软件测试项目的知识图谱；获取测试用例需求信息，根据所述需求信息从所述知识图谱中查找相似度最大的预设数量个测试用例作为候选测试用例；将用户点击的历史测试用例和所述候选测试用例输入至DKN模型中，输出所述候选测试用例的点击概率。本发明基于知识图谱技术推荐测试用例，达到软件测试用例准确、快速推荐的目标。
测试推荐方法装置可读存储介质电子设备

[发明专利]一种基于SysML模块图的集成测试序列生成方法-CN201610003625.2有效
发明人：舒坚;郑春;杨丰玉;樊鑫;胡正;郑巍 -专利权人：南昌航空大学
申请日： 2016-01-05 - 公布日： 2018-08-14 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了嵌入式软件测试中一种基于SysML模块图的集成测试序列生成方法。该方法适用于集成复杂度较大、各应用系统间交联关系较多的嵌入式系统。本发明依据嵌入式系统逻辑上的功能组合关系提出一种先约束再组合、先成对再成组、由里到外、自底向上集成测试策略；通过分析系统的需求和设计，使用SysML模块图对其进行建模；对SysML模块图进行解析，将其转换为有向图；依据功能模块的组合关系，提出相关模块分支覆盖准则；依据模块间存在的数据交换，提出关键模块覆盖准则；然后以覆盖准则为导向，遍历有向图，自动生成集成测试序列集。本发明结合了模型驱动的工程技术，实现测试序列生成自动化，提高了软件测试效率。
一种基于 sysml 模块集成测试序列生成方法

[发明专利]基于可拓决策的第三方城市物流企业关键客户评价方法-CN200610050372.0无效
发明人：赵燕伟;魏云冰;朱磊;杨丰玉;吴斌;关斌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2006-04-18 - 公布日： 2007-02-28 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：一种基于可拓决策的第三方城市物流企业关键客户评价方法，在分析第三方城市物流行业具体情况的基础上，提出了基于可拓数学中关联函数的第三方城市物流企业的关键客户评价方法，其中考虑到仓储、运输、经营收入等因素，并利用层次分析法确定各因素的权重，进行综合判断关键客户。本发明提供了一种操作简单、结论准确客观的评价系统，将第三方城市物流企业的关键客户评价方法应用于第三方城市物流系统的决策子系统，并集成到第三方城市物流企业管理系统中。对第三方城市物流企业的关键客户做出客观、综合的评价，从而可以给决策者提供一定的依据或参考，进而辅助决策。
基于决策第三城市物流企业关键客户评价方法

[发明专利]面向第三方物流的关键客户的融合式数据处理方法及系统-CN200610049786.1无效
发明人：董红召;赵燕伟;杨丰玉;吴斌;王景;朱磊;关斌 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2006-03-10 - 公布日： 2006-08-16 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：一种面向第三方物流的关键客户的融合式数据处理方法，所述的方法包括以下步骤：(1)从第三方物流的管理信息系统中取出与关键客户决策相关的数据，并进行数据清洗、转换、抽取，得到所需的原始数据；(2)依次通过不同的单项决策方法对原始数据进行评价，分别得到仓储决策因子D_s、运输决策因子D_t和经营收入决策因子D_i；(3)对得到的单项决策结果，采用改进的D－S证据算法，将多个结果融合成最终的决策结果，得到客户评价因子，(4)根据客户评价因子，从第三方物流的知识库中取出相应的关键因子进行匹配，如客户评价因子大于关键因子，判断为关键客户。并提供了融合式数据处理系统。本发明融合多种决策方法、决策结果可靠性强。
面向第三物流关键客户融合数据处理方法系统

[发明专利]基于联机分析的第三方物流数据处理方法-CN200510062307.5无效
发明人：赵燕伟;关斌;杨丰玉;吴斌;朱磊 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2005-12-28 - 公布日： 2006-06-21 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：一种基于联机分析的第三方物流数据处理方法，将在线联机分析处理(OLAP)技术应用于第三方物流管理系统中，从而使得第三方物流公司的决策层人员能够针对出货、入货、配送等特定问题，以多维方式进行分析、查询和报表。能够从更直观的特定角度观察数据，从高层次观测数据规律，从而更好的决策。本发明相对于现有的联机事务处理方法，具有操作简单，将在线联机分析(OLAP)技术应用于第三方物流系统，从而使得决策人员能够通过多维度的观查角度来更直观地观察数据的优点。
基于联机分析第三物流数据处理方法

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