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公开(公告)号：CN115048377A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210650145.0
申请日：2022-06-10
申请人： 东北大学 , 东软集团股份有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F21/62
摘要： 本发明针对链上链下混合存储区块链的时空关键字查询问题，提出了一种混合存储区块链环境下的时空关键字查询方法，涉及计算机区块链查询技术领域；首先，针对查询语义较弱，构建按属性分类且赋予语义的区块链模型CSBM，为区块内的事务划分属性类型并添加语义；其次，针对查询效率较低，构建基于B2F‑BKM结构的链上两级索引结构，该结构能够对所有区块和事务进行索引，有效提升查询效率；最后，针对通信开销较大，设计链上链下时空关键字查询方法，通过遍历B2F‑BKM结构进行链上条件查询，然后根据连接属性值进行链上链下数据连接查询，相比传统查询方法减少了不必要的通信开销；经试验证明本发明索引具有良好稳定性，查询效率大幅提升并且通信开销明显降低。
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公开(公告)号：CN117349591A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310947698.7
申请日：2023-07-31
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06F40/216 , G06F40/30
摘要： 本发明提供一种基于YAKE！关键词提取的主题自动标注方法，涉及互联网数据提取技术领域。本发明融合自身语料库以及外部资源获取候选标签集，采用基于YAKE！的候选标签提取算法从自身语料库中提取候选标签集，通过文档编号，将YAKE！生成的各文档候选短语择优作为主题的候选标签集；定义Local_All公式实现最优标签的选择，使得出的最终主题标签对当前主题重要程度越高的同时，在所有主题中的普遍度越低；最后对最优标签质量进行评估。本发明能提高主题最优标签的全面覆盖性以及区分度，增强用户对主题模型结果的可读性以及可理解性。
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公开(公告)号：CN113298038A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110684023.9
申请日：2021-06-21
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开了一种用于辅助诊断AD的多频脑网络区分子网络对的构建方法，属于计算机辅助诊断技术领域。将包含AD和NC的fMRI数据集中大脑各感兴趣区域的时间序列信号分为多个频段；计算同一频段内任意两感兴趣区域的相关系数；对相关系数进行阈值化构建每一被试的多频脑网络，获得AD和NC两个多频脑网络数据集并进行频繁子网络挖掘得到两个多频频繁子网络集；分别计算两个多频频繁子网络集中各子网络的区分能力并从两者中分别取能力最强的前若干个子网络进行组合构建各频段的子网络对即区分子网络对；计算区分子网络对的差异度，并取每个频段差异度最大的前k个区分子网络对按照差异度降序排序，选择前k’个子网络对作为用于辅助诊断AD的的区分子网络对。
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公开(公告)号：CN110601857B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201910908719.8
申请日：2019-09-25
申请人： 东北大学
摘要： 本发明涉及计算机区块链技术领域，提供一种基于局部‑全局区块链协同的数据交互方法。首先构建局部‑全局区块链协同框架；当用户请求写入数据时，局部区块链的验证节点对原始数据签名、选取主节点并使用原始数据构建区块接入局部区块链，全局区块链的验证节点从原始数据中提取摘要并签名、选取主节点并使用原始数据的元数据构建区块接入全局区块链；当用户请求查询数据时，发送签名给全局区块链的验证节点，验证节点查询链上数据并广播，多于半数的验证节点查询到相同数据时选取主节点，主节点根据查询到的元数据查询对应的局部区块链上的原始数据，并返回查询到的原始数据。本发明能够实现局部区块链之间的数据共享，提升数据交互的效率。
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公开(公告)号：CN116521685A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310553853.7
申请日：2023-05-16
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种面向存储可扩展的联盟链分片方法，首先在区块生成时对Merkle树叶子节点进行分类标识，然后对分类标识后的生成树进行分片，最后利用纠错码进行加密存储结构。本发明方法提高了存储可扩展性，降低了分片对吞吐量的影响，而且提高了存储效率和吞吐量，减少了分片过程中的存储硬件资源紧张。同时细粒化分片后进行单独地址保存，可以实现独立验证，提高验证效率。再者，本发明基于Merkle树分片之中的纠错码标记去维护数据，通过解码矩阵来判断数据是否被劫持，减少为了安全性对副本复制的冗余，提高了块内分片的安全性。
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公开(公告)号：CN115080981A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210710381.7
申请日：2022-06-22
申请人： 东北大学
摘要： 本发明提供一种基于局部与序列特征融合的智能合约漏洞检测方法，涉及区块链安全技术领域。该方法首先从区块链平台收集多个智能合约字节码，并筛选去除不满足长度、时间和调用频率要求的智能合约字节码，构成智能合约数据集；再对智能合约数据集中的智能合约进行标注，通过预处理得到整个智能合约数据集所对应的操作码编码序列；然后构建基于深度学习的智能合约漏洞检测模型，并使用操作码序列对模型进行训练；最后使用训练好的智能合约漏洞检测模型对区块链平台待检测的智能合约进行漏洞分类检测。该方法构建了一个智能合约漏洞检测模型，面向字节码，能在不依赖智能合约源代码任何信息的情况下，快速、准确地检测智能合约漏洞。
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公开(公告)号：CN110691079B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910908742.7
申请日：2019-09-25
申请人： 东北大学
摘要： 本发明涉及计算机区块链技术领域，提供一种基于区块链加密的多副本可靠性验证方法。首先，构建基于区块链加密的多副本可靠性验证框架；然后，选取主节点，客户端对原始数据进行第一次加密，主节点使用第一次加密后的数据生成N个副本并对副本进行第二次加密后，将加密副本存入服务器，并将提取的元数据存入区块链；最后，选取主节点，通过比较加密副本集中使用不同副本标记加密的副本是否相同，来验证多个副本存在的真实性，若不存在虚假副本，则主节点通过比较从区块链上和从服务器中提取的数据摘要是否相同，来验证每个副本的数据完整性。本发明能够实现对多副本存在真实性及每个副本数据完整性的验证，且提升验证的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN110503614A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910768659.4
申请日：2019-08-20
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明提供一种基于稀疏字典学习的磁共振图像去噪方法，涉及计算机辅助诊断技术领域。该方法首先构建全变分字典去噪模型，对磁共振图像进行重建并应用TV范数进行校正；然后进行稀疏编码与稀疏字典更新，使用梯度下降直线搜索方法对稀疏字典D的目标泛函进行最优化求解，实现对稀疏字典的更新；构建自适应原子字典学习模型，应用稀疏字典学习对待处理的磁共振图像进行图像去噪，并对去噪后的图像进行莱斯校正和多尺度分解细节增强，得到细节增强后的去噪图像。本发明方法的图像去噪效果对比度高，边缘纹理细节清晰，达到了去噪又保留边缘纹理细节结构的图像去噪目的。
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公开(公告)号：CN113298038B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110684023.9
申请日：2021-06-21
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F18/24 , G06V10/25 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种用于辅助诊断AD的多频脑网络区分子网络对的构建方法，属于计算机辅助诊断技术领域。将包含AD和NC的fMRI数据集中大脑各感兴趣区域的时间序列信号分为多个频段；计算同一频段内任意两感兴趣区域的相关系数；对相关系数进行阈值化构建每一被试的多频脑网络，获得AD和NC两个多频脑网络数据集并进行频繁子网络挖掘得到两个多频频繁子网络集；分别计算两个多频频繁子网络集中各子网络的区分能力并从两者中分别取能力最强的前若干个子网络进行组合构建各频段的子网络对即区分子网络对；计算区分子网络对的差异度，并取每个频段差异度最大的前k个区分子网络对按照差异度降序排序，选择前k’个子网络对作为用于辅助诊断AD的的区分子网络对。
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公开(公告)号：CN113360504B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110692472.8
申请日：2021-06-22
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2453
摘要： 本发明提供一种基于多区块链环境下的连接查询优化方法，涉及计算机区块链查询技术领域。本方法构建了基于SMM的多链连接索引SMMI，由三部分S‑Inverted Index、S‑Bitmap Index和S‑B+‑tree Index组成，完成共有属性的链间连接。基于SMMI的多链查询方法相比传统的查询方法将减少本地计算负载代价和网络延迟，提升查询效率。尤其面对海量数据时，数据的网络传输开销逐渐增加，连接计算的效率将会显著提升，给与更好的用户体验。
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