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公开(公告)号：CN115437038B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210938914.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供的一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法。首先通过基于密度聚类的方法去除掉极地气象设备电信号的噪声数据；其次在非噪声数据中通过密度峰值挖掘出极地气象设备正常运作时的电信号工作模式；最后通过极地气象设备的实时电信号数据与正常运作时的电信号特征数据共同构建孤立森林的方法来对极地气象设备进行实时的故障诊断。同时在构建孤立森林时，通过分割比例来进行选择性的构建孤立树，从而在一定程度上提高了算法的效率，使其更能满足数字孪生实时性的需要。最后采用降水仪在不同低温环境下的测试数据验证了该模型的有效性和一定的先进性。
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公开(公告)号：CN116680669A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310547259.7
申请日：2023-05-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混淆加密的移动终端软件安全防护方法，属于软件安全技术领域。针对APK容易被反编译，丢失大量重要信息的问题，提出了两种APK安全防护方法。基于随机混淆的方法，通过对dex文件加入大量随机字符进行混淆，之后进行动态加载，在不影响Android应用程序运行效率的情况下，增加了对dex文件的反编译难度，确保了dex文件的完整性和安全性；基于so文件的安全防护，通过对so文件进行加密保护，增加了攻击者对so文件的反编译难度，保护了应用程序的关键信息。本发明通过这两种方式，提高了对APK文件的反编译难度，降低了被攻击者对源码进行分析获取有效信息的可能性，有效增强了软件的防护和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116051717A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211501727.9
申请日：2022-11-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06T15/50 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的三维图形重光照生成方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域，包括如下步骤：基于光照参数得到带有光照值的训练数据集和测试数据集；构建场景转换生成对抗网络和阴影估计生成对抗网络；利用训练数据集分别迭代训练场景转换生成对抗网络和阴影估计生成对抗网络，并将测试数据集分别输入训练好的场景转换生成对抗网络和阴影估计生成对抗网络，得到无光照场景特征和阴影分布估计特征；构建重渲染网络；基于无光照场景特征、阴影分布估计特征和重渲染网络，得到重光照图像；本发明实现了三维场景在变换光源和视角之后快速生成新场景的高质量渲染图像。
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公开(公告)号：CN115437039A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210944076.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于逻辑回归与灰色理论的极地气象设备健康度预测方法。首先通过逻辑回归函数将衡量极地气象设备健康的实时数据转换为极地气象设备的健康度，其中逻辑回归函数的参数由极大似然函数采用梯度下降法进行求解。其次采用灰色理论模型，通过近期设备的健康度数据来对设备未来中短期的健康度进行预测，并在灰色理论模型构建前，通过基于马氏距离的密度聚类来修改构建灰色模型的背景值，其在一定程度提高了灰色模型的预测精度。最后采用降水仪在不同低温环境下的测试数据验证了该模型的有效性和一定的先进性。
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公开(公告)号：CN115437038A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210938914.7
申请日：2022-08-05
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供的一种基于密度峰值与异常隔离的极地气象设备故障检测方法。首先通过基于密度聚类的方法去除掉极地气象设备电信号的噪声数据；其次在非噪声数据中通过密度峰值挖掘出极地气象设备正常运作时的电信号工作模式；最后通过极地气象设备的实时电信号数据与正常运作时的电信号特征数据共同构建孤立森林的方法来对极地气象设备进行实时的故障诊断。同时在构建孤立森林时，通过分割比例来进行选择性的构建孤立树，从而在一定程度上提高了算法的效率，使其更能满足数字孪生实时性的需要。最后采用降水仪在不同低温环境下的测试数据验证了该模型的有效性和一定的先进性。
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公开(公告)号：CN112894811B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110078379.8
申请日：2021-01-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: B25J9/16 , G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于群智能MAS的分布式多机器人的智能控制方法及装置，该方法包括：进入启动状态并进行信息获取；若获取到的信息为指示观察范围内有多个任务的位置信息的第一位置感知信息时，进入前进状态，并根据第一位置感知信息以及个体自组织任务选择方法选取适合执行的任务，且向适合执行的任务前进；判断是否到达适合执行的任务处；若已到达，且是第一个到达者时，进入领导者状态；若已到达，且不是第一个到达者时，进入参与者状态；执行适合执行的任务。本发明减了对单一模态的通信方式的依赖，还使机器人个体具有丰富的系统协作协调能力，自主决策能力强，执行任务的能力较强，提高了系统可靠性。
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公开(公告)号：CN112862270A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110079611.X
申请日：2021-01-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种分布式多机器人的个体任务选择方法、装置及系统，该方法包括：获取包含至少一个任务的任务集，并将各任务分别划入成功任务集和未成功任务集；计算各未成功任务当前的响应函数值，并将响应函数值最大的未成功任务确定为候选任务；计算候选任务的潜在性参与者数；判断候选任务的潜在性参与者数是否小于候选任务当前所需机器人数；若是，则确定候选任务为最终选择任务；否则，将候选任务划入成功任务集中，并确定未成功任务集其余未成功任务中响应函数值最大的未成功任务为最终选择任务。本发明使得系统总体智能水平得到了提高，能够完成更为复杂的协作任务，有利于在新时期的多机器人应用系统中得到有效应用。
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