基于按位合成运算的移动射频识别方法及装置等16件专利

项目名称

基于按位合成运算的移动射频识别方法及装置等16件专利

项目单位

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项目介绍

1、基于按位合成运算的移动射频识别方法及装置（专利号：
CN202****22995.6）

本发明公开了一种按位合成运算的移动射频识别方法及装置，该方法包括：读写器向标签发送认证请求命令；标签计算标签消息值；读写器对标签进行验证，计算读写器消息值；服务器根据标签消息值和读写器消息值分别对标签和读写器进行验证，并更新共享密钥；读写器根据服务器消息值对服务器进行验证，计算第二读写器消息值并更新共享密钥；标签根据服务器消息值和第二读写器消息值分别对读写器和服务器进行验证，更新共享密钥。该装置包括存储器以及用于执行上述按位合成运算的移动射频识别方法的处理器。通过使用本发明，能够解决移动RFID系统中服务器、读写器、标签之间双向认证存在安全缺陷的问题。本发明可广泛应用于射频识别技术领域。

2、基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统（专利号：CN202****23375.X）

本发明公开了基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，该方法包括：设置网络结构节点参数并在网络结构中随机选取节点，得到起始节点；对起始节点进行邻域划分处理，得到节点层；根据节点选取规则，对节点层进行随机游走处理，获取节点游走序列；对所获取的节点游走序列输入至word2vec模型中进行向量化表征训练，得到所有游走节点对应的网络嵌入向量表征。该系统包括：选取模块、划分模块、游走模块和训练模块。通过使用本发明，能够充分考虑近邻节点信息进而通过基于层次优先的随机游走采样实现网络嵌入向量表征学习。本发明作为基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，可广泛应用于计算机数据挖掘技术领域。

3、 一种模糊信息的可重复标注方法、系统及装置（专利号：CN202****26598.2）

本发明公开了一种模糊信息的可重复标注方法系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度张量；预估模糊隶属度分布和标注主体偏好并对初始模糊隶属度张量进行校正，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：获取模块、标注模块、整合模块和校正模块。该装置包括存储器以及用于执行上述模糊信息的可重复标注方法的处理器。通过使用本发明，能够从重复的模糊信息的标注中校正模糊标注数据，降低缺失数据对标注质量的影响。本发明可广泛应用于数据信息标注领域。

4、一种地域性的用户健康风险评估方法、系统及装置（专利号：CN202****79488.4）

本发明公开了一种地域性的用户健康风险评估方法、系统及装置，该方法包括：获取体检数据并整理脆弱指标；获取区域环境数据并构建元素组合；关联得到环境标签；将所述脆弱指标与生活习惯进行关联；将所述脆弱指标和生活习惯进行分类，得到数据池；获取待测用户对应的环境标签并结合实际生活习惯作为输入，与数据池进行匹配，得到健康风险评估结果。该系统包括：第一数据整理模块、第二数据整理模块、第一关联模块、第二关联模块、分类模块和匹配模块。该装置包括存储器以及用于执行上述方法的处理器。通过使用本发明，能够更全面的对用户进行健康风险评估。本发明可广泛应用于数据分析领域。

5、一种图像分割的方法、系统、设备及计算机可读存储介质（专利号：CN201****87264.7）

本申请公开了一种图像分割的方法，包括：利用成对约束集训练预设图像分割模型；依据预设规则对图像样本数据集中的各对样本像素点赋予权重，得到权重系数矩阵；根据权重系数矩阵计算预设图像分割模型的交叉熵，并根据交叉熵确定最优图像分割模型；利用最优图像分割模型对图像样本数据集进行处理，得到图像分割结果。本申请使得得到的最优图像分割模型充分的利用了成对约束交叉熵学习机制，提高了图像聚类效果，改善边界信息丢失的问题；同时，利用交叉熵工具测度成对约束集对象内部信息和对象间的差异信息，从而实现成对约束信息的有效利用。本申请同时还提供了一种图像分割的系统、设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

6、一种基于改进萤火虫算法的水稻产量预测方法及系统（专利号：CN202****79685.7）

本发明公开了一种基于改进萤火虫算法的水稻产量预测方法及系统，该方法包括：获取水稻的遥感影像数据集并进行预处理，得到预处理后的水稻遥感影像数据集；引入服从高斯分布的随机扰动对萤火虫算法进行改进，构建改进后的萤火虫算法；基于改进后的萤火虫算法对LSTM模型进行优化并将预处理后的水稻遥感影像数据集输入至优化后的LSTM模型进行水稻产量预测，得到预测结果。该系统包括：获取模块、改进模块和预测模块。通过使用本发明，能够通过改进的萤火虫算法提高LSTM模型对水稻产量的预测精度。本发明作为一种基于改进萤火虫算法的水稻产量预测方法及系统，可广泛应用于农作物生成信息检测技术领域。

7、一种问卷缺失数据的填补方法、系统及装置（专利号：
CN202****44651.5）

本发明公开了一种问卷缺失数据的填补方法、系统及装置，该方法包括：基于第一先验知识建立先验隶属度矩阵；基于体检数据集和所述先验隶属度矩阵进行关于松弛条件的聚类并迭代，****中心；****中心和问卷信息构建不同群体的习惯特征提示向量；根据所述习惯特征提示向量，对缺失问卷信息的体检数据进行缺失值填补。该系统包括：群体特征挖掘模块和缺失填补模块。该装置包括存储器以及用于执行上述问卷缺失数据的填补方法的处理器。通过使用本发明，能够对问卷调查进行缺失值填补，降低因问卷信息缺失需要重新采集造成的成本浪费。本发明可广泛应用于数据填补领域。

8、一种图像分割方法及其相关装置（专利号：CN202****78955.2）

本申请公开了一种图像分割方法及其相关装置，在获取到待分割图像后构建聚类目标函数和划分熵函数；在确定划分熵函数值优化范围后，获取随机数作为当前正则化系数，并将当前正则化系数对应的划分熵函数值的最小值作为当前划分熵函数值；比较当前划分熵函数值与划分熵函数值优化范围中最大值、最小值的大小，并根据比较结果缩小划分熵函数值优化范围，得到新的划分熵函数值优化范围，迭代优化，直至新的划分熵函数值优化范围满足预置收敛条件，基于新的划分熵函数值优化范围获取最优正则化系数，基于该最优正则化系数实现图像分割，改善了现有的图像分割方法存在的图像分割准确率不高的技术问题。

9、一****停车场防逃费车牌识别方法及系统（专利号：CN202****29622.X）

本发明公开了一****停车场防逃费车牌识别方法及系统，该方法包括：构建双目视觉系统拍摄车辆图像并进行图像识别分割处理，获取车牌图像；根据相似三角形定理对车牌图像进行空间坐标识别计算处理，获取车牌四个顶点对应的空间坐标；根据车牌四个顶点对应的空间坐标获取车牌区域的面积；引入容忍误差构建正常车牌的判定条件，对所述车牌区域的面积进行判定识别处理，输出车牌识别结果。本发明通过采用双目视觉的技术识别车牌，从根本上避免“照片开启道闸”现象，保障停车场与车主权益。本发明作为一****停车场防逃费车牌识别方法及系统，可广泛应用于车牌识别技术领域。

10、一种基于萤火虫算法的关联方法及系统（专利号：CN202****70554.9）

本发明公开了一种基于萤火虫算法的关联方法及系统，该方法包括：根据关联任务确定目标函数和约束空间并输入参数初值；基于萤火虫算法求解区间划分阈值局部最优解，得到已知局部最优解集合；人工标定区间划分阈值局部最优解，得到人工局部最优解；屏蔽已知局部最优解和人工局部最优解，迭代计算区间划分阈值局部最优解直至达到最大迭代次数，输出解集；根据置信度选择解集中的最优解并指导关联任务进行区间划分。该系统包括：初始模块、萤火虫求解模块、标定模块、屏蔽迭代模块和应用模块。通过使用本发明，能够获得更优的区间划分阈值局部最优解，更精准的挖掘图像关联规则。本发明可广泛应用于数据关联领域。

11、一种云编译方法、装置、电子设备及存储介质（专利号：
CN202****68944.4）

本发明公开了一种云编译方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决现有的编译方法存在无法有效进行环境版本管理以及存在计算机**浪费的技术问题。其中，方法包括：通过预设前端服务器获取软件代码；对代码进行格式校验；当校验通过时，识别软件代码获取环境分析信息；根据环境分析信息从预设容器引擎中调度适配环境；将软件代码传输至适配环境中，并在适配环境中执行软件代码，生成执行结果；将执行结果发送至前端服务器，并展示执行结果。

12、一种蔬菜销量预警方法及系统（专利号：CN202****49929.4）

本发明公开了一种蔬菜销量预警方法及系统，包括以下步骤：获取销量数据；利用聚类算法对销量数据进行处理，得到多个簇和多个噪声点；****中心点以及所有噪声点进行排序处理，得到排序后分布；基于排序后分布，对同一簇内的销量数据进行排序处理，根据簇内划分规则对所有簇内的销量数据进行区间划分，根据簇外划分规则对簇外的噪声点进行区间划分，得到多个噪声点状态区间和多个簇状态区间；将多个簇状态区间和多个噪声点状态区间进行排序处理，得到排序后状态区间分布；基于销量数据和排序后状态区间分布，利用马可夫链构建未来销售状态区间；根据未来销售状态区间与簇状态区间和噪声点状态区间的位置关系，确定未来销量预警参考。

13、一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统（专利号：CN202****87882.2）

本发明公开了一种呼吸道传染病风险控制决策方法及系统，该方法包括：采集专家组在统一标准下对传染病的防控措施的正反意见；对正反意见数据集进行特征提取，得到支持程度标签和反对程度标签；根据支持程度标签和反对程度标签构造原始信息融合矩阵；对原始信息融合矩阵进行标准化处理，得到满足约束条件的信息融合矩阵；将所述满足约束条件的信息融合矩阵进行直觉模糊c均值聚类，****中心；****中心构建传染病防控措施决策库，并根据新出****中心和所述传染病防控措施决策库中****中心的距离得到传染病应对策略。实施该方法，可实现传染病防控措施快速生成，及时响应。

14、一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置（专利号：CN202****27938.3）

本发明公开了一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度；将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度矩阵；对初始模糊隶属度矩阵进行缺失值填补，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：数据获取模块、标注模块、整合模块和填补模块。该装置包括存储器以及用于执行上述异源模糊隶属度矩阵标注方法的处理器。通过使用本发明，能够提高模糊信息的标注质量和缺失数据的处理质量。本发明作为一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，可广泛应用于数据处理领域。

15、一种基于精细斜率的暂态事件识别方法、系统以及设备（专利号：CN202****30316.8）

本发明公开了一种基于精细斜率的暂态事件识别方法、系统以及设备，本发明包括以下步骤：采集E种电器设备在不同排列组合运行情况下的工作特征数据；将经过预处理后的工作特征数据进行分割，生成周期时间段序列；计算周期时间段序列中每个周期对应的精细斜率值的方差；计算每个周期相邻时间段的方差比值和方差差值；计算精细斜率方差差值阈值和精细斜率方差比值阈值并进行暂态事件判断。本发明实施例通过求解精细斜率特征来反映电器运作时的波形特性，通过精细斜率特征对于大部分电器进行暂态事件识别并且通过求解出精细斜率方差差值阈值和精细斜率方差比值阈值兼顾了几乎全部有可能出现的电器投切状态，大大提高了对暂态事件的识别的准确度。

16、一种非侵入式负荷检测方法（专利号：CN202****77531.4）

本发明公开了一种非侵入式负荷检测系统，包括设备分类预测子流程、新设备识别子流程和分类器自我训练子流程；通过这些方法流程的设置克服了现有技术对新设备识别准确度的不足，当检测出设备库以外的设备时，能够截取该设备的数据并存入到设备库，不仅可以实现准确识别出设备库已有设备的功能，而且当发现设备库之外的新设备时能够自动更新设备库。

其他需要披露

的事项

专利欠费和滞纳金需要受让方支付

挂牌方式

时间优先

交易类型及挂牌价

转让

挂牌价： 74830 元（人民币）

许可

许可类型：普**可/独占许可/排他许可/开放许可

许可年限： / 年

挂牌价：一次性许可费（入门费）： / 元（人民币）

许可费率： / %（针对每年销售/利润总额收取/其他）

作价入股

挂牌价： / 元（人民币）

价款支付方式

一次性付款

保证金设定

是否交纳保证金

否

缴纳金额

/

缴纳时间

/

受让方义务

受让方与转让方签署交易合同。

交易服务费承担方

本项目交易服务费由受让方承担。

风险提示

以上信息来源于转让方提供的资料，仅供参考，请意向方进行必要的调查核实，****中心对上述信息披露不做任何承诺和担保。