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公开(公告)号：CN118818414A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411183169.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动量更新双路重构自校正电能表异常检测方法及系统，属于电能表异常检测技术领域。本发明方法，包括：获取电能表的原始时间序列数据，并基于所述原始时间序列数据生成时间序列集；基于所述时间序列集及基于动量更新Transformer记忆模块的双路重构自校正框架，训练得到用于电能表异常检测的检测模型；基于所述检测模型，根据目标电能表的时间序列集，对所述目标电能表的异常进行检测。本发明增强了模型对正常数据的学习能力同时提高正异常的区分度，提高了异常检测的性能。
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公开(公告)号：CN118484703A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410561513.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 孟之航 , 高欣 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的电能表故障分类方法及装置。其中，方法包括：收集电能表的历史故障数据样本集；分别遍历历史故障数据样本集中的每一故障类别样本，将该故障类别下所有样本作为少数类样本集，其余各故障类别的样本作为多数类样本集，生成多个二类数据集；根据预先训练的迁移数据选择器以及迁移任务监督器，分别对多个二类数据集进行对抗迭代，生成多个迁移数据集；分别将多个迁移数据集输入至少数类样本生成模型中，生成多个平衡样本集分别训练分类器，生成多个故障类别分类器；将实时采集的待测故障数据分别输入至多个故障类别分类器，输出多个故障类别概率，并选取多个故障类别概率中最大值作为待测故障数据的故障类别。
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公开(公告)号：CN116630989A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310400896.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心 , 国网山西省电力公司
IPC: G06V30/19 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种智能电表故障检测方法、系统、电子设备及存储介质，包括：预处理智能电表图像数据，得到智能电表图像数据对应的注意力图；根据注意力图的特征轮廓尺寸计算等效粒度，遍历智能电表图像数据后经过聚类挖掘得到鉴别性粒度，指导智能电表图像数据中的每张电表图像自适应划分为多粒度拼图；根据注意力图转换所得的二值图计算特征位置分布，根据特征位置分布规律对所述多粒度拼图进行自适应遮挡，并随机打乱得到多粒度掩码混淆拼图；利用多粒度掩码混淆拼图和原始图像作为检测模型的输入，对智能电表可视故障检测模型进行渐进式训练；将待测电表图像数据输入训练好的智能电表可视故障检测模型，以完成故障类别的检测。
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公开(公告)号：CN104166867B
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201410397880.0
申请日：2014-08-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K19/07
Abstract: 本发明涉及一种多HASH函数多帧耦合型RFID防碰撞(MHMFG)算法，该发明针对后台服务器已经统计所有标签ID信息的应用环境。MHMFG包含多个识别帧过程，每帧包括两个阶段：内部排序识别过程及外部识别过程。内部排序识别过程读写器根据保存的所有标签的ID利用多个Hash函数进行映射，根据映射结果对所有的标签ID进行预先排序并形成指导标签响应时隙的位图BitMap。外部识别过程则标签根据接收到的指导位图BitMap以确定自己响应的时隙及相应的响应位数。在完成一帧的识别后对未识别标签利用以上每帧的两个阶段继续进行识别。本发明采用内部排序识别过程及外部识别过程相结合的方法以实现对标签的快速识别，其具有实现简单、识别效率高、通信复杂度低及标签性能要求低的特点。
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公开(公告)号：CN119474656A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411361578.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Inventor： 高欣 , 李强伟 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 王一帆 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 尹建芹 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 于秀丽
IPC: G06F18/10 , G01R35/04 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/241 , G06F18/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种双路约束扩散模型的电能表故障检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表的多变量数据；将多变量数据输入至预先训练的故障检测模型中，输出待测电能表的检测结果，检测结果包括故障和正常，并且故障检测模型的训练过程为：基于数据标签和样本分布方法对原始少数类样本数据集以及原始多数类样本数据集进行去噪处理，获取少数类有效样本数据集以及多数类样本数据集；利用预先训练的基于双路判别器约束的扩散模型对少数类有效样本数据集进行样本扩散，生成少数类样本数据集；利用少数类样本数据集、所述少数类有效样本数据集以及多数类样本数据集训练预先构建的分类模型，生成故障检测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445724A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410505311.7
申请日：2024-04-25
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 于家豪 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 任宇路 , 石智珩 , 谢振刚 , 杨子成 , 杨帅
IPC: G06F18/2433 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的电能表小样本异常检测方法及装置。其中，方法包括：根据获取的目标域历史小样本，构建特征支持集；将获取的目标域待测样本按照预设维度进行数据增强，获取目标域待测样本的增强样本数据集；分别将增强样本数据集中的每个增强样本输入至预先训练的编码器中，获取该增强样本添加对称补丁编码视图的两个隐空间；将两个隐空间输入至预先训练的解码器中，获取增强样本数据集中每个增强样本的重构样本；根据特征支持集、每个增强样本的两个隐空间、原始样本以及重构样本，确定增强样本数据集中每个增强样本每个时间步的异常分数。
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公开(公告)号：CN117491939A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311440486.6
申请日：2023-11-01
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 薛冰 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 谢振刚 , 肖春 , 石智珩 , 焦广旭 , 贾勇 , 姚俊峰 , 杨子成
IPC: G01R35/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双记忆增强自编码器的电能表异常检测方法，包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；将多变量长时间序列数据划分为预设窗口长度的多个时间窗口数据；将多个时间窗口数据和其相邻时间窗口数据输入至预先训练的异常检测模型中，输出时间窗口数据对应的重构数据，其中异常检测模型采用基于双记忆增强自编码器；根据每个时间窗口数据的重构数据以及原始数据确定该时间窗口数据每个时间点的异常分数，并根据异常分数，确定待测电能表每个时间点的异常程度。
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公开(公告)号：CN107357652A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710458109.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于分段排序及标准差调整因子的云计算任务调度方法，包括：基于任务的独立性和异构的硬件计算节点，建立任务调度数学模型，确定预期执行矩阵ETC；利用动态规划的多阶段决策组合优化方法，计算各个任务的平均预期执行时间，并以此为依据将任务进行分段，使长时间执行的任务可以优先执行，缩短执行时间；在各个分段中，计算每个任务在各个计算节点下运行时间的标准差，然后根据其大小，将标准差大的任务优先调度到最短完成时间的计算节点上，从而减少任务等待时间。根据本发明实施例提供的技术方案，可以实现提高任务调度的效率，缩短时间跨度，确保负载均衡。
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公开(公告)号：CN104200246B
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201410397119.7
申请日：2014-08-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K17/00
Abstract: 本发明涉及一种分组N叉跟踪树型RFID防碰撞算法(CBGN)，可有效解决RFID系统中由于标签多路访问共享无线信道而导致的传输时延。首先，利用极大似然算法(MLE)估算应用场景下标签数量。其次，根据标签ID对应用环境下的标签集进行分组，有效降低了质询树深度并规避了树型算法初始碰撞概率大的问题，CBGN算法将标签集分布于多个子树上(每个分组对应一个子树)。最后，对子树的识别利用N叉分割以构建N叉树，N叉分割进一步降低了子树深度使其碰撞概率降低。因此，CBGN算法采用分组和N叉分割相结合的策略极大消除了空闲时隙，并降低了标签集碰撞概率进而提高了系统整体识别效率。本发明给出了在不同分叉情况下的最优分组系数使得CBGN算法的识别效率达到最优。
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公开(公告)号：CN103595525B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310576630.9
申请日：2013-11-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种可用于物联网RFID系统的轻量级双向认证协议，基于“双向随机数-新旧密钥对”双重认证机制实现后台和RFID标签的双向挑战应答，并通过“附时加密”绑定伪随机数与时钟参数，提高协议新鲜量的可信任性。协议通过后台数据库预置的新旧密钥组参与认证，抵抗来自RFID系统外的去同步化，避免后台-标签密钥失衡；阅读器和后台通过“附时加/解密”抵抗来自系统内部的去同步化，从而避免恶意阅读器重放消息导致后台永久性拒绝认证标签。此外，协议采用Hash运算更新密钥，交替采用超轻量Mixbits函数校对参数，在降低协议计算开销的基础上保证了协议的防跟踪与前向安全。该协议具有安全、高效、灵活的特点，适用于低成本RFID系统的认证和密钥更新等领域。
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