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公开(公告)号：CN117236443A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311202222.7
申请日：2023-09-18
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N5/04 , G06N3/08 , G06N3/0985 , G06N3/04 , G06N3/0464 , G06F17/10
Abstract: 本发明提出了一种基于动态可精简神经网络的自适应高能效推理方法，要点包括初始化定义宽度乘数c和可切换宽度乘数列表S；构建基于能耗乘数的可精简神经网络SNN：得到可切换能耗约束下可精简神经网络M*，本发明提出了动态约束可精简DNN构建方法，实现基于设备上的基准和资源限制的网络宽带动态调整，在推理时进行实时自适应精度‑效率权衡，从而实现自适应高能效DNN推理。
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公开(公告)号：CN118886428B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410908999.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于大语言模型集成的网络留言文本要素抽取方法、电子设备和计算机可读存储介质，属于文本信息要素抽取领域，为了解决在要素粒度进行集成，及时并过滤识别错误要素，提高生成要素的准确性的问题，技术要点是将任一候选要素中在任一基模型上的置信度以及终止token的置信度作为证据推理规则的辨识框架的命题的置信度，根据任一基模型在辨识框架的命题的置信度，生成任一基模型的证据；根据任一基模型的证据以及任一基模型的权重，计算任一基模型的证据的加权信度分布；根据任一基模型的证据的加权信度分布，将全部基模型的证据进行融合，得到融合证据，将融合证据中概率最大的元素作为集成结果，效果是提高抽取结果准确性。
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公开(公告)号：CN118964137A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411128974.8
申请日：2024-08-16
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 针对多处理器系统的高效最大反应时间分析方法、电子设备及计算机可读存储介质，属于实时系统端到端延迟分析领域，为了解决多处理器系统中偏移异步周期性因果链的端到端延迟分析问题，技术要点是根据所述任务的最坏情况响应时间，得所述因果链初始的最大反应时间；迭代计算所述因果链中相邻任务释放间隔的上界；将所述相邻任务释放间隔的上界迭代累加于所述初始的最大反应时间，得所述因果链最终的最大反应时间，效果是该方法能够在多项式时间复杂度内高效地得到相对精确的最大反应时间。
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公开(公告)号：CN117216762A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311074754.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于在线优先级反转预算分析的安全感知实时任务调度方法、电子设备和计算机可读存储介质，属于实时系统安全领域，为了解决减少AEW内不可信任务所占的比例并且具有平方时间复杂度的问题，要点是根据最大可延迟时间，在线计算测试任务的优先级反转预算，根据在线计算的测试任务的优先级反转预算，判断任务的测试可行性；通过可行性测试的任务对当前资源抢占并执行，效果是有效地选择可信和不可信任务进行调度，在保证系统可调度性的同时，降低攻击成功率，并最大程度地减少AEW内不可信任务所占的比例并且具有平方时间复杂度。
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公开(公告)号：CN116488905A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310455716.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于在线忙间隔分析的安全感知实时任务调度方法，属于实时系统安全领域，为了解决最大程度地减少AEW内不可信任所占的比例，进而降低攻击的成功率的问题，S1.离线计算最大保护窗口长度；S2.根据当前调度时刻是否在最大保护窗口内，选择可信任务或不可信任务作为可行性测试的测试任务；S3.根据忙间隔分析对测试任务在时刻t执行进行可行性测试；效果是在保证系统可调度性的同时，最大程度地减少AEW内不可信任所占的比例，进而降低了攻击的成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108845870A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810586591.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于pWCET整形的概率性实时任务调度方法，属于实时系统技术领域。本发明提出一种基于概率性最坏情况执行时间整形的概率性实时任务调度方案，以达到适当隔离概率性实时任务之间的影响并降低系统可调度性分析计算复杂度的目标。本发明对概率性实时任务的pWCET进行整形并基于整形后的pWCET进行执行预算分配，在满足各个任务的概率性实时需求的同时，可以适当隔离概率性实时任务之间的影响，使整个任务集合的可调度性显著提高。此外，整形后的pWCET的值数比原有的pWCET明显降低，能够降低可调度性分析的计算复杂度，显著提高效率。
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公开(公告)号：CN119066376A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410906467.6
申请日：2024-07-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于时空特征归纳保形分析的分布外检测方法，属于分布外检测技术领域。本发明包括步骤：1、时间序列数据的分布外检测中，连续时空数据特征的提取；2、根据步骤1得到的连续时空数据特征利用双输入变分自动编码器进行训练；3、根据步骤2得到的样本与训练的散度差异，采用鞅的归纳保形异常检测方法中鞅值量化用于构建混合鞅；从而，提供有界虚警率但降低信息损失的分布外检测。本发明提高了分布外检测数据的检测能力和降低了信息损失进而提高分布外检测的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118886428A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410908999.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 基于大语言模型集成的网络留言文本要素抽取方法、电子设备和计算机可读存储介质，属于文本信息要素抽取领域，为了解决在要素粒度进行集成，及时并过滤识别错误要素，提高生成要素的准确性的问题，技术要点是将任一候选要素中在任一基模型上的置信度以及终止token的置信度作为证据推理规则的辨识框架的命题的置信度，根据任一基模型在辨识框架的命题的置信度，生成任一基模型的证据；根据任一基模型的证据以及任一基模型的权重，计算任一基模型的证据的加权信度分布；根据任一基模型的证据的加权信度分布，将全部基模型的证据进行融合，得到融合证据，将融合证据中概率最大的元素作为集成结果，效果是提高抽取结果准确性。
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公开(公告)号：CN117151222B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202311192542.9
申请日：2023-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N5/025 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06N3/126
Abstract: 领域知识引导的突发事件案例实体属性及其关系抽取方法、电子设备和存储介质，属于应急决策领域，为了解决突发事件案例信息抽取适用性及提高突发事件案例信息抽取效率的问题，要点是将收集到的历史突发事件案例信息在知识层面进行组织和表示；构建突发事件案例标注语料库；构建融合领域知识的学习模型，在第一阶段通过学习模型得到实体的类别标签，构建融合领域知识的类别属性训练模型，每个属性类别构建一个类别属性训练模型，在第二阶段通过类别属性训练模型得到实体属性的类别标签，效果是能够实现对突发事件案例的实体、属性和关系抽取。
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公开(公告)号：CN117151222A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311192542.9
申请日：2023-09-15
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06N5/025 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F40/289 , G06F40/211 , G06N3/126
Abstract: 领域知识引导的突发事件案例实体属性及其关系抽取方法、电子设备和存储介质，属于应急决策领域，为了解决突发事件案例信息抽取适用性及提高突发事件案例信息抽取效率的问题，要点是将收集到的历史突发事件案例信息在知识层面进行组织和表示；构建突发事件案例标注语料库；构建融合领域知识的学习模型，在第一阶段通过学习模型得到实体的类别标签，构建融合领域知识的类别属性训练模型，每个属性类别构建一个类别属性训练模型，在第二阶段通过类别属性训练模型得到实体属性的类别标签，效果是能够实现对突发事件案例的实体、属性和关系抽取。
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