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公开(公告)号：CN107888561A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201710952927.9
申请日：2017-10-13
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种面向民用飞机的安全服务组合系统，主要解决现有技术业务流程安全性差的问题，它包括四个子系统，其中，机载数据库子系统，对机载服务编号、机载服务名称、QoS功能属性值及QoS安保风险属性值进行存储，并向机载服务发现子系统提供查询服务；机载服务发现子系统，从机载数据库子系统中选择具有特定功能的机载服务集合，并将其输出至机载服务选择子系统；机载服务选择子系统，在每个机载服务集合中，选择出具有最小安保风险值的机载服务，并将其输出至机载服务编排子系统；机载服务编排子系统，对机载服务选择子系统提供的机载服务进行编排。本发明在满足民用飞机的功能需求下，提高了民用飞机信息系统业务流程的安全性。
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公开(公告)号：CN111930345B
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010642616.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
Abstract: 一种基于SysML的无人机系统建模方法、装置及可读存储介质，建模方法包括：分析系统及任务组成，建立UML profile，扩展UML元模型并定义数据类型；使用扩展的UML元模型及定义的数据类型，建立模块定义图、内部模块图、参数图以及活动图；采用模块定义图、内部模块图和参数图描述无人机系统及任务的结构模型，采用活动图描述无人机系统及任务的行为模型，得到结构视角及行为视角的无人机系统及任务模型。本发明解决了现有技术中无法对无人机系线及任务中用到的数据类型、线程机制、噪声以及内外部通信进行正确描述的问题，同时解决了现有技术在模型验证方面的不足，有助于尽快发现模型的缺陷。
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公开(公告)号：CN111596901B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010426578.9
申请日：2020-05-19
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于模块定义图的无人机飞控系统的C++代码生成方法，旨在解决现有无人机飞控系统C++生成代码技术中存在的生成效率和正确率较低的技术问题。其实现步骤包括：构建无人机飞控系统的SysML模块定义图；获取SysML模块定义图对应的XMI文件；基于XMI文件构建结构树；自动生成C++的类代码；自动生成C++的枚举类型代码；将类代码和枚举类型代码连接得到无人机飞控系统的C++代码的生成结果。本发明建立的模块定义图结构简洁，基于结构树生成无人机C++代码的过程简单精准，使得生成无人机C++代码的效率和正确率高。
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公开(公告)号：CN111930345A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010642616.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
Abstract: 一种基于SysML的无人机系统建模方法、装置及可读存储介质，建模方法包括：分析系统及任务组成，建立UML profile，扩展UML元模型并定义数据类型；使用扩展的UML元模型及定义的数据类型，建立模块定义图、内部模块图、参数图以及活动图；采用模块定义图、内部模块图和参数图描述无人机系统及任务的结构模型，采用活动图描述无人机系统及任务的行为模型，得到结构视角及行为视角的无人机系统及任务模型。本发明解决了现有技术中无法对无人机系线及任务中用到的数据类型、线程机制、噪声以及内外部通信进行正确描述的问题，同时解决了现有技术在模型验证方面的不足，有助于尽快发现模型的缺陷。
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公开(公告)号：CN107888561B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710952927.9
申请日：2017-10-13
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种面向民用飞机的安全服务组合系统，主要解决现有技术业务流程安全性差的问题，它包括四个子系统，其中，机载数据库子系统，对机载服务编号、机载服务名称、QoS功能属性值及QoS安保风险属性值进行存储，并向机载服务发现子系统提供查询服务；机载服务发现子系统，从机载数据库子系统中选择具有特定功能的机载服务集合，并将其输出至机载服务选择子系统；机载服务选择子系统，在每个机载服务集合中，选择出具有最小安保风险值的机载服务，并将其输出至机载服务编排子系统；机载服务编排子系统，对机载服务选择子系统提供的机载服务进行编排。本发明在满足民用飞机的功能需求下，提高了民用飞机信息系统业务流程的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111596901A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010426578.9
申请日：2020-05-19
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于模块定义图的无人机飞控系统的C++代码生成方法，旨在解决现有无人机飞控系统C++生成代码技术中存在的生成效率和正确率较低的技术问题。其实现步骤包括：构建无人机飞控系统的SysML模块定义图；获取SysML模块定义图对应的XMI文件；基于XMI文件构建结构树；自动生成C++的类代码；自动生成C++的枚举类型代码；将类代码和枚举类型代码连接得到无人机飞控系统的C++代码的生成结果。本发明建立的模块定义图结构简洁，基于结构树生成无人机C++代码的过程简单精准，使得生成无人机C++代码的效率和正确率高。
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公开(公告)号：CN118410423A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410464644.X
申请日：2024-04-17
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学
IPC: G06F18/243 , G06Q10/20 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N20/20 , G06N3/047 , G06N3/088
Abstract: 本发明属于设备检测维护技术领域，公开了一种智能生产线预测性维护方法、系统、设备及终端；创建设备运行状态数据库对数据进行分类和标识；使用无监督深度置信网络对设备运行状态数据进行数据降维和特征选择；使用改进后的生成式对抗网络对降维后的数据进行过采样；使用处理完成的数据训练随机森林算法的分类器；使用训练好的分类器对实时数据进行故障时间预测；使用基于视觉表现的方法对实时数据中的概念漂移进行检测；对已经发生概念漂移的实时数据采用概念漂移适应方法，及时更新预测模型。本发明有助于提高生产线的生产效率，降低维护成本，避免连续生产过程中预测模型的性能劣化，增强生产系统的稳定性和可靠性，确保生产线的高质量产出。
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公开(公告)号：CN118411457A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410464647.3
申请日：2024-04-17
Applicant: 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于三维可视化下的多路视频与三维场景拼接融合技术领域，公开了一种多路视频与三维场景拼接融合方法，本发明通过层次包围盒结构对投影的三维场景进行空间划分，有效加速排除当前视角之外的物体。本发明将投影相机与包围盒关联，快速识别当前视区内的视频节点。为了快速筛选渲染对象，采用了一种自适应的启发式方法来构建BVH，本发明提出了一种中心—表面排序策略，该策略可以自适应地对场景进行有效划分，从而减少几何查询所需的计算量。本发明基于WebGL的多路视频投影融合系统设计旨在提供沉浸式视觉体验。保障所有视频数据的安全传输和存储，并符合当前的数据保护标准。在设计时考虑到未来的功能扩展或升级，确保系统的长期可维护性。
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公开(公告)号：CN119669764A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411903527.5
申请日：2024-12-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G06F18/22 , G06F18/2411 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种无人机行为模式识别模型的训练方法、识别方法及系统，属于无人机安全技术领域，该方法首先获取无人机在不同行为模式下的飞行参数；然后根据飞行参数提取感知数据并结合自适应滑动窗口方法遍历行为模式执行的时间区间，确定行为模型对应的关键动作的时间窗口，根据时间窗口的时序区间数据构建关键动作数据集；最后采用关键动作数据集对行为识别模式进行训练，得到训练后的行为识别模型。该方法能够显著降低无人机因行为模式执行不当而坠毁的风险。
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公开(公告)号：CN113626827B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202110862144.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/211 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于区块链安全技术领域，公开了一种智能合约漏洞检测方法、系统、设备、介质、终端，所述智能合约漏洞检测方法包括：将大规模智能合约漏洞数据集作为基础训练数据集；使用新类数据进行增量学习训练；将所有类测试数据分为支持集和测试集，使用支持集数据输入已训练好的模型，获得每种新漏洞类型对应的全连接网络参数；将已有漏洞类型和新漏洞类型对应的全连接网络参数作为网络节点，使用图注意力网路建立观察旁路；使用测试集计算，并预测结果的计算交叉熵损失；使用交叉熵损失对观察旁路中的图注意力网络进行参数更新，并继续训练下一批新的数据集。本发明能够在基于旧有数据集进行训练学习漏洞检测能力的同时，也能够训练模型的持续学习能力。
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