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[发明专利]一种适用于旅游舆情的监测方法-CN202310941972.X在审
发明人：苏婕;郑德生;钱伟中;邬劭轶 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种适用于旅游舆情的监测方法，包括以下步骤：确定需要监测的目标和需要采集的数据来源；利用网络爬虫技术抓取数据源中与监测目标相关的文本数据，并对抓取到的数据进行过滤与预处理，去除无关信息；对预处理后的文本数据进行数据挖掘和舆情分析，提取其中的关键信息，并对关键信息进行分类和归纳，标记文本的情感；将分析结果进行可视化展示，并生成相应的报告和分析结果。本发明使用了爬虫技术来确保了数据来源的及时性和全面性，并针对旅游舆情对各大OTA平台也实施了监控，能够更加客观全面地反映出游客对于景点的评价。
一种适用于旅游舆情监测方法

[发明专利]基于时间序列的软件测试方法、系统、存储介质及设备-CN202310881355.5在审
发明人：王聪;李晓瑜;周永;付锦涛;郑德生;柯武平;汪忠来;钱伟中 -专利权人：四川警察学院;电子科技大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了基于时间序列的软件测试方法、系统、存储介质及设备，属于软件测试领域，使用PCA分析方法提取待测项目程序的特征，得到待测数据集，采用时间序列分割聚类算法对待测数据集进行初次聚类，并对初次聚类进行准确性评估，得到初次聚类结果；其中，聚类相同的一组项目模块代码进行具体功能的划分，得到一组新的测试用例，并根据新的测试用例划分新的待测试模块；对所述初次聚类结果使用时间序列分割聚类算法进行二次聚类，得到最终的测试用例集合。本发明能够准确提取出测试用例的功能模块，提升了软件测试各环节的覆盖面，实现更加智能化的聚类识别从而减少重复软件测试。
基于时间序列软件测试方法系统存储介质设备

[发明专利]基于通道增强联合变换的对抗样本生成方法及终端-CN202310810309.6有效
发明人：郑德生;柯武平;李晓瑜;郑舜天;周永;万虎;钱伟中 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了基于通道增强联合变换的对抗样本生成方法及终端，属于图像处理技术领域，包括：对通道分解图像进行通道变换处理和/或通道不变补丁处理，得到转换图像集合；将转换图像输入模型进行特征提取处理并输出；计算分类标签的交叉熵损失在每一张转换图像上的梯度方向，并求和；根据动量梯度法迭代地在原始图像上加入噪声，得到目标对抗样本。本发明通过通道变换处理寻找跨模型的信道冗余；通过通道不变补丁处理在通道上构造弱化补丁，实现保损转换进而实现模型增强，从而降低对抗样本对源模型的过度拟合；计算经过通道变换处理和/或通道不变补丁处理生成的图像的聚合梯度，并纳入动量策略迭代地生成具有高迁移性的对抗样本。
基于通道增强联合变换对抗样本生成方法终端

[发明专利]准周期时间序列无监督异常检测方法、系统及终端-CN202310640680.2有效
发明人：郑德生;孙涵明;李晓瑜;唐晓澜;万虎;贾慧雪;钱伟中;周永;张恒汝;刘科 -专利权人：西南石油大学;电子科技大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明公开了准周期时间序列无监督异常检测方法、系统及终端，属于时间序列异常检测技术领域，包括：对准周期时间序列进行分割处理；对准周期时间子序列进行聚类处理，得到正常准周期时间子序列构成的数据集；基于数据集对神经网络模型进行训练，得到无监督异常检测模型。本发明先对准周期时间序列进行分割处理，使得后续异常检测过程中以准周期时间子序列作为检测对象，使得后续异常检测结果具有可解释性；同时，通过聚类进行预处理，再通过正常准周期时间子序列对模型进行训练，使模型学习正常准周期时间子序列的数据分布从而能够在输入所有数据时对于异常数据有着更大的重构损失，实现准周期时间子序列无监督异常检测。
周期时间序列监督异常检测方法系统终端

[发明专利]基于智慧工业的数据异常检测方法、存储介质及终端-CN202310181817.2在审
发明人：李晓瑜;姚艳玲;文怡;周秋宇;郑德生;钱伟中;周永 -专利权人：电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了基于智慧工业的数据异常检测方法、存储介质及终端，属于异常检测技术领域，采用改进的KF算法对分别各种工业数据进行处理后，再输入第一神经网络模型进行异常预测。改进KF算法具体通过第二神经网络模型学习其协方差矩阵的变化趋势，进而实现协方差矩阵的更新。本发明改进后的KF算法能够动态调整过程激励噪声协方差矩阵Q，以此降低噪声对KF算法的影响，进而保证了后续神经网络模型的异常预测准确性与可靠性；同时，采用改进KF算法对工业数据进行处理，能够剔除冗余数据，对各信息源进行统一处理，以此保证测量准确性；同时改进的KF算法还能够确定工业数据流的时序特征，进而使本方法能够对不具有时序特征的数据流进行准确异常检测。
基于智慧工业数据异常检测方法存储介质终端

[发明专利]一种基于小样本的发动机多流量管进气温度修正方法、装置和存储介质-CN202210126111.1有效
发明人： 钱伟中;王柯宇;乐书琴;张世雅;杨彩琼;杨桥 -专利权人：电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： F02D41/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小样本的发动机多流量管进气温度修正方法、装置和存储介质，方法包括以下步骤：对现有流量管的数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型；寻找与新流量管的目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，得到新流量管的修正模型。本发明将原型网络与模型微调两种方法相结合，通过将已有数据集进行分类，每类数据有不同的修正模型，并寻找与目标数据集差异最小的类别，在该类的修正模型基础上进行微调，有以下好处：(1)节省时间和计算资源，节约人力物力成本；(2)提升了模型的准确率和泛化能力。
一种基于样本发动机流量管进气温度修正方法装置存储介质

[发明专利]一种基于深度强化学习的物理模型校准方法及系统-CN202310177140.5在审
发明人：李晓瑜;陆超;杨彩琼;周秋宇;钱伟中;郑德生;周永 -专利权人：电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的物理模型校准方法及系统，包括：从物理实验中观测到多通道的实验数据，并根据所述实验数据构建物理模型；将所述实验数据输入到深度学习模型中，通过深度学习模型对实验数据进行预测得到预测值；将所述预测值作为物理模型的中间变量参与物理模型的计算，得到仿真值；根据所述仿真值优化所述深度学习模型。本发明中深度学习模型的输出用于优化物理模型，物理模型的输出反馈优化深度学习模型形成嵌入式的融合模型，保证物理模型校准成功。
一种基于深度强化学习物理模型校准方法系统

[发明专利]基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台-CN202210125350.5有效
发明人： 钱伟中;李小虎;朱钦圣;冯旭栋;张聪 -专利权人：电子科技大学;中国航发四川燃气涡轮研究院
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于边缘计算的数据分析方法、系统及平台，属于边缘计算技术领域，方法包括根据当前待处理数据集选取AI算法及机器学习模型；分析待处理数据集中样本与支撑样本的共性进而对机器学习模型参数进行优化，分析待处理数据集中样本的标注价值，确定高标注价值样本，基于高标注价值样本对机器学习模型进行训练；将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，对待处理数据集进行数据分析处理，并输出数据分析处理结果。本申请将完成训练的机器学习模型迁移至边缘计算设备，进一步运行对应AI算法，能够提供功耗更低、实时性更高、便携性更好的数据处理结果，充分利用边缘计算设备有限的计算和存储资源，缓解了服务器的数据处理压力。
基于边缘计算数据分析方法系统平台

[发明专利]一种基于区块链的多式联运系统和方法-CN202210095891.8有效
发明人：雷航;沙汝超;严忆;钱伟中;邓良军;邓卫东 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/083 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链的多式联运系统和方法，所述多式联运系统向用户终端提供系统接口供用户调用；所述多式联运系统包括：业务合约层：用于部署相应智能合约，当系统需要增加新的业务功能时，编写相应的智能合约，再对外提供统一规范的接口；区块链核心层：作为整个区块链系统的核心，为业务合约层的应用提供可信的数据上链与校验服务，通过跨链技术链接其他的区块链系统；基于Kubernetes的Fabric基础设施平台：为业务合约层和区块链核心层提供稳定可靠的区块链服务，实现对多节点容器的快速部署、动态加入与便捷管理。本发明兼容各组织机构已有的专属系统，保障面向多式联运业务场景的区块链系统模块的快速配置与部署。
一种基于区块联运系统方法

[发明专利]一种动态多维度的音乐情感分析方法及系统-CN202210088071.6有效
发明人：李晓瑜;陈建谟;向文嘉;钱伟中;田宇轩 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种动态多维度的音乐情感分析方法及系统，属于人工智能及多媒体领域，所述方法包括：提取给定乐曲的声学结构特征；根据所述声学结构特征对给定乐曲进行结构解析，自顶向下的将整首乐曲划分为乐章、乐段、乐句；分析所述给定乐曲局部的情感，并自下向顶依次迭代出乐段、乐章的和乐曲全局情感；根据迭代过程输出情感运动变化过程。本发明综合考虑了乐曲声学特征、乐曲结构划分、乐曲内容、人声歌词等因素，多维度对乐曲情感进行综合分析，达到了客观性，同时采用的自顶向下乐曲结构分解与自下向顶乐曲情感分析方法，保留了乐曲情感的运动性特征，表现出乐曲的局部情感与全局情感之间发展的关系，更加贴近乐曲创作者与听众的直观感受。
一种动态多维音乐情感分析方法系统

[发明专利]一种基于抽象语法树的EOS智能合约语言转换方法-CN201911357483.X有效
发明人：李昂;晏昃晖;曾惟如;杨拯;唐琴;钱伟中 -专利权人：成都互诚在线科技有限公司;电子科技大学
申请日： 2019-12-25 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F8/41 文献下载
摘要：本发明为一种基于抽象语法树的EOS智能合约语言转换方法，通过孩子兄弟表示法（二叉链表树）存储抽象语法树各个节点，能够针对自定义文法构造，将EOS智能合约源码转化为功能等价的形式化验证语言，并通过加入符号表共同实现翻译动作，实现可定制化的翻译过程。用这种翻译方法翻译出来的EOS智能合约代码具有结构清晰、可复现、扩容性强、适应性强的特点，解决了形式化验证方法无法验证EOS智能合约源码的问题。本发明可扩容性强，实际应用表现十分良好，为区块链的智能合约翻译提供了有效的思路以及技术。
一种基于抽象语法 eos 智能合约语言转换方法

[发明专利]一种基于中间语言的形式化规约语言简化方法-CN201911328421.6有效
发明人：李昂;曾惟如;晏昃晖;杨拯;唐琴;钱伟中 -专利权人：成都互诚在线科技有限公司;电子科技大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F8/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于中间语言的形式化规约语言简化方法，将应用程序转化为中间语言程序，然后将中间语言程序映射为Lolisa语言程序；所述中间语言程序包括类型finitpar_type和结构list_pars，采用类型finitpar_type将参数形式化为Type类型，采用结构list_pars将形式化参数列表整合为list类型。本发明将应用程序转化为中间语言程序，中间语言将简化形式化语言的语法，然后根据中间语言和底层的Lolisa语言的转换关系，将中间语言程序转化为Lolisa编写的形式化程序。本发明简化了形式化语言的数据类型和文法规则，提高了形式化验证的用户友好度。
一种基于中间语言形式化规约简化方法

[发明专利]一种鱼尾梁冷弯成型工艺-CN202211656932.2在审
发明人：李佳;黄宏江;王瑞莲;钱伟中;须炜栋;陈希聪;金淑慧;盛之若 -专利权人：上海佳冷冷弯科技股份有限公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： B21D11/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种鱼尾梁冷弯成型工艺，包括：使一钢板带的中部向上拱起变形，形成一凹槽部，钢板带的两侧分别形成两第一待变形部；使两第一待变形部向上弯曲变形，形成两弧形部，弧形部由靠近凹槽部的一端至远离凹槽部的一端呈逐渐向上弯曲设置；使两弧形部向上弯曲变形，直至两弧形部远离凹槽部的一端相互靠近，且两弧形部的一端之间具有一间隔；使两弧形部远离凹槽部的一端相互靠近，直至两弧形部远离凹槽部的一端相接触，并对两弧形部的接触部进行焊接。通过对本发明的应用，提供了一种用于生产鱼尾梁的冷弯成型工艺，相对于现有工艺而言可实现对鱼尾梁的直接成型，其整体形状和尺寸一致性高，且稳定性较好，进一步确保了最终产品的质量。
一种鱼尾梁冷弯成型工艺

[发明专利]基于双向循环神经网络的周期型容量数据预测方法、系统及存储介质-CN202011166750.8有效
发明人：李晓瑜;丁尹;周黎明;杨茂林;钱伟中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向循环神经网络的周期型容量数据预测方法、系统及存储介质，该方法：通过对指标数据类型进行分类，将指标数据的数据类型分为趋势型、周期型和不规则型，从而提升指标预测效率；然后针对周期型的指标数据进行预测，并提出基于双向循环神经网络的预测模型，即首先通过忙闲分布算法，得到忙闲规律序列，再通过搭建包含一层双向基本循环神经网络和一层双向长短时记忆网络的双向循环神经网络模型，最后，再通过线性回归模型对双向循环神经网络输出的结果进行优化，得到最终的预测结果。因此，本发明能够在指标和业务的多样性的场景下，保证容量预测结果的准确率。
基于双向循环神经网络周期容量数据预测方法系统存储介质

[发明专利]一种类别级三维可形变目标的姿态估计方法-CN202110326039.2在审
发明人：曾一芳;钱伟中;王旭鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明公开了一种类别级三维可形变目标的姿态估计方法，属于姿态估计领域，所述方法通过获取具有目标姿态的关键点，基于所述关键点构造标准分层坐标空间，将具有刚性部位姿态的关键点和具有整体姿态的关键点分别表示在标准分层坐标空间的不同层中，以最少的点来完整表达目标类别的结构，实现了类别级目标的抽象表示，通过目标的关键点同时学习每个刚性部位的姿态、整体目标的姿态以及连接部位的参数和状态，协同优化刚性部位姿态预测和连接参数预测的结果，防止网络预测过程中出现物理上不可能的结果，具有更高的时敏性和鲁棒性，提高姿态估计的准确性。
一种类别三维形变目标姿态估计方法

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