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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：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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公开(公告)号：CN110163147A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910422405.7
申请日：2019-05-21
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及一种应用于仓储堆垛“五距”检测的二值化方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取待处理堆垛在夜视环境下的成像图片；根据预设分辨率获取成像图片的各个像素点；针对每个成像图片，对于成像图片中的每个像素点，计算对应的二元组，将各个像素点对应的二元组组合为二元组集合，二元组为二维灰度数组；针对二元组集合，计算二维最大峰值差；根据最大峰值差对应的二元组，以及，预设二值分界点条件确定目标二元组灰度阈值；应用目标二元组灰度阈值对对应的成像图片进行二值化处理。应用本申请实施例中的二值化方法对夜视环境下的成像图片进行二值化处理，使成像图片的处理效果更好，以便有效检测出物体的边缘信息和角点信息等。
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公开(公告)号：CN101315669A
公开(公告)日：2008-12-03
申请号：CN200810116690.1
申请日：2008-07-15
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06K9/46
摘要： 本发明实施方式提供了一种浮选泡沫图像的处理方法及装置，该方法和装置属于图像处理领域，所述方法包括：扫描图像获得图像各像素点的灰度值；将各像素点的灰度值与预先设定的灰度阀值MIN_GRAY比较获得高亮区域；将所有高亮区域的面积与预先设定的最小面积阀值比较，大于面积阀值的为种子区域；从种子区域的几何中心位置对称发射出多条射线，并获得各条射线中像素的灰度值变化曲线图，根据各条射线的灰度变化曲线图的波谷位置得到泡沫的边缘。本发明具体实施方式还提供一种浮选泡沫图像的处理装置，该方法及装置具有能在受到外界干扰的情况下，准确地分辨出泡沫的边缘的优点。
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公开(公告)号：CN118505874A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410662899.7
申请日：2024-05-27
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本发明涉及数据拓展技术领域，具体涉及一种基于相机位姿的RGB数据拓展方法和设备，其中，所述方法首先获取危化品仓库静态场景中通过结构光相机进行多角度拍摄的一组RGB图像；然后识别所有RGB图像的相机位姿数据，并构建相机位姿库；根据相机位姿库中的相机位姿数据，通过位姿拓展算法对相机位姿库进行拓展；通过预先训练好的重建模型，对拓展后的相机位姿库进行渲染，实现对RGB图像的拓展。在本申请中，通过位姿拓展的方法，可以灵活的实现场景任意视角的数据拓展，在无法改变真实相机在场景内位置的情况下，实现了新视角的合成，能够对真实图片描述不充分的遮挡区域进一步描述，解决了采集样本难以全覆盖场景导致的场景描述不完全问题。
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公开(公告)号：CN111815403B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202010563236.1
申请日：2020-06-19
申请人： 北京石油化工学院
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F18/22 , G06F40/284
摘要： 本申请涉及一种商品推荐方法、装置及终端设备，商品推荐方法包括构建异质图；根据异质图生成节点序列；根据节点序列生成节点向量；根据节点向量的距离找出相似用户，根据相似用户所选商品向待推荐用户推荐商品。本申请可以避免因数据稀疏造成对相似用户难找的问题，从而提高推荐商品的准确性。
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公开(公告)号：CN117611785A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310826271.1
申请日：2023-07-06
申请人： 北京石油化工学院
摘要： 本申请涉及点云数据处理相关技术领域，具体涉及一种危化品货物点云预处理方法、装置和电子设备。其中，方法，包括：获取危化品货物的原始点云数据；对原始点云数据进行降噪处理，得到有效点云数据；针对有效点云数据中每一个采样点，确定采样点对应的空间区域类型；其中空间区域类型包括：平面区域、圆柱形区域和粗糙区域；基于采样点对应的空间区域类型，确定采样点的被去除概率；基于采样点的被去除概率，对有效点云数据进行降采样，得到目标点云数据。如此，首先进行降噪，剔除无效采样点，之后基于每一个采样点的实际情况，剔除部分采样点，如此可以进行自适应的降采样，在降低点云数据大小的同时，尽量保证点云数据携带的信息不降低。
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