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公开(公告)号：CN108694517A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810596269.9
申请日：2018-06-11
申请人： 北京石油化工学院
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/083
摘要： 本发明涉及一种基于大数据的危化品运输风险因素的统计和分析方法，包括以下步骤：采用半定量的风险评估方法，以经典的风险矩阵法(RMA)为半定量评估工具，通过研究各种不确定性因素发生不同变动幅度的概率分布及其对运输状态的影响，对各项风险指标进行量化评估；风险概率的计算公式可表示为:R＝P*S；其中，R为风险指数，P为因素发生的概率，S为因素发生产生的影响指数；R,P,S均为矩阵变量并同时表达多个因素的相关信息。
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公开(公告)号：CN114742123B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210190518.0
申请日：2022-02-28
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/2113 , G06F18/2411 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及全面工厂控制技术领域，公开了一种用于样本不足的工控系统的工控异常检测方法，采用机器学习算法来构建分类器，然后用分类器监测工控系统中各传感器的读数以判断当前是否处于工控异常状态。通过评判样本特征对响应的影响程度高低，对所有的样本特征进行降序排列，然后截取排序靠前的样本特征进行训练，从而在源域和目标域的样本特征维数不一致时依然能够正常使用TrAdaBoost算法进行机器学习；通过对回补参数进行改进，将源域和目标域差别考虑在内，提高了分类器的AUC值；通过采用遗传算法，以较小的计算量筛选出了迭代次数的最优值以及基分类器数目的最优值。
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公开(公告)号：CN113034490B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110411747.6
申请日：2021-04-16
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及化学品库房的堆垛安全距离监测方法，包括：通过分别安装在两个预设位置处的两组双目相机对应获取两组背景图像信息和两组目标图像信息，根据两组背景图像信息确定出两个警戒线三维重建模型，同时根据两组背景图像信息和两组目标图像信息对应确定出两个被测堆垛三维重建模型，将两个被测堆垛三维重建模型拼接，得到目标被测堆垛三维重建模型，将两个警戒线三维重建模型拼接，得到目标警戒线三维重建模型。最后根据目标被测堆垛三维重建模型和目标警戒线三维重建模型确定出被测堆垛是否超界。本申请能够全方位自动判断被测堆垛是否超界，使得本申请降低了监测成本，提高了监测效率和监测准确率。
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公开(公告)号：CN111882568B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202010595018.6
申请日：2020-06-28
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本申请涉及火灾图像边缘提取处理方法、终端及系统，属于火灾火焰提取技术领域。本申请包括：获取目标物的火灾图像；利用像素RGB和HSV信息对火灾图像进行像素筛选，得到目标物的第一火灾二值图，以及将火灾图像转换成灰度图，并利用Otsu算法得到目标物的第二火灾二值图；将第一火灾二值图和第二火灾二值图进行相与处理，得到目标物的第三火灾二值图；对第三火灾二值图进行边缘提取，得到目标物的第一目标火焰边缘提取图。与经典canny算法和局部去干扰改进型canny算法相比，本申请的火灾图像边缘提取效果更好，因而，通过本申请有助于提升火灾火焰提取的准确性。
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公开(公告)号：CN115099400A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210249392.X
申请日：2022-03-14
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06N3/08
摘要： 本发明的基于泊松分布的神经网络混合差分剪枝方法和剪枝装置属于工业控制与人工智能技术领域，本发明在泊松分布规律下，计算滤波器各个参数一范数的一阶差分与二阶差分，将其赋予权重后得到参数的活跃度。采用归一化函数将加权值转化为活跃度，免去剪枝中的阈值选择过程。该方法能够达到对各类入侵检测分类器的卷积层进行高比率剪枝的效果，能够使入侵检测分类器在资源十分稀缺的边缘工控系统中发挥优秀的性能，对轻量化工控系统的建设有一定的指导意义。将本发明的剪枝方法应用于LeNet‑5、VGG、ResNet等神经网络算法实验时，该剪枝方法能有效剪枝入侵检测分类器。
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公开(公告)号：CN113128655A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110494541.4
申请日：2021-05-07
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本申请提供一种基于多种群遗传算法工控入侵检测分类器参数选择方法，包括：获取数据，设定不同的遗传算法参数；根据设定初始种群的规模随机生成指定数量的个体，将初始种群的每个个体放入分类器得到对应的适应度值，按照适应度值进行排序，从高到低划分为种群一、种群二和保留种群；循环控制三个种群进行进化，不同种群采取不同的进化方式；每一次进化结束后分别将种群一和种群二的最优个体放入优质种群中；在确定循环进行时，每代循环开始前，按照预设规则令保留种群向种群一和种群二提供新的基因型；直至执行达到指定代数停止循环；使用定向进化算子令优质群体再次进化，得到最优个体；基于所述最优个体进行解码得到最优参数。
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公开(公告)号：CN113095433A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110461233.1
申请日：2021-04-27
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本申请涉及一种入侵检测网络结构模型的训练方法，包括：获取原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到训练数据集；按照预设时间长度对训练数据集进行分组，将每组中的数据拼接成一个二维数组样本，得到第一预设数量的二维数组样本；利用第一预设数量的二维数组样本对预先构建的网络结构模型进行训练；网络结构结构为添加了BAM的卷积神经网络；输出训练结果；训练结果为入侵检测网络模型。如此，将神经网络与注意力机制相结合引入到工控系统之中，把工控系统中的数据进行特征重排序以强化注意力机制神经网络的作用，进行时空拼接后输入到网络中进行训练，不仅可以实现对欺骗性攻击的检测，还能够提升计算效率和性能，进一步提高检测速度。
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公开(公告)号：CN109919247B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910206199.6
申请日：2019-03-18
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本申请涉及一种危化品堆垛双目测距中特征点匹配方法、系统和设备，该方法包括：采用双目摄像机获取危化品堆垛的第一图像和第二图像；基于SURF算法在第一图像和第二图像中提取相匹配的特征点对，并获取相匹配的特征点对的坐标；根据特征点对的坐标确定第一特征点的邻域范围，第一特征点为第一图像中提取的任一特征点；根据第二特征点的坐标判断第二特征点是否在第一特征点的邻域范围内，第二特征点为第二图像中与第一特征点相匹配的特征点；如果第二特征点在第一特征点的邻域范围内，则将第一特征点和第二特征点作为筛选后的相互匹配的特征点对，否则去除第一特征点和所述第二特征点。本申请大大提高了特征点的匹配率和匹配准确率。
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公开(公告)号：CN111741018B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010720078.6
申请日：2020-07-24
申请人： 中国航空油料集团有限公司 , 北京石油化工学院
摘要： 本发明公开了工控数据攻击样本生成方法、系统、电子设备及存储介质，涉及工业控制系统攻击样本生成技术领域。一种工控数据攻击样本生成方法，包括：从业务数据集中抽取正例样本形成正例样本数据集；攻击样本也称为负例样本。对所述正例样本数据集进行攻击，生成的攻击样本集合称为预攻击样本数据集；对于所述的预攻击样本数据集生成稀疏矩阵，并采用SGD方法进行填充，生成初始攻击样本；基于所述初始攻击样本数据集采用双判别模型的生成式对抗网络形成攻击样本生成模型；调用所述攻击样本生成模型生成攻击样本数据集。采用本发明的技术方案，能够批量的高效生成对抗性较强的高质量工控系统攻击样本集合。
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公开(公告)号：CN111669410B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010720049.X
申请日：2020-07-24
申请人： 中国航空油料集团有限公司 , 北京石油化工学院
摘要： 本发明实施例涉及一种工控网络负例样本数据生成方法、装置、服务器和介质，该包括：获取工业控制网络正例样本数据记录集，正例样本数据记录集包括m条正例样本数据记录，每条正例样本数据记录包括多个维度的采集数据，每条正例样本数据记录设有n个维度数据，每个维度具有相应预设权重；依据维度预设权重，计算每条正例样本数据记录中各维度之间相互紧密程度；将强相关的维度分为一组；分别对每组正例样本数据记录中的维度数据进行攻击，生成负例样本数据。能够获得满足质量、数量要求的负例样本数据，进而实现获得准确的工控网络系统攻击检测模型。
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