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公开(公告)号：CN109495437B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201810988956.5
申请日：2018-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种利用在线机器学习算法的工业控制系统中网络异常探测方法，该探测方法包括：获取第一矩阵和第二矩阵，其中所述第一矩阵包括第一输入数据和第二输入数据；利用所述第一矩阵和复合权重矩阵获取初始预测值；根据所述初始预测值与所述第二矩阵对所述第一输入数据进行检测；利用损失函数更新所述复合权重矩阵；利用更新后的所述复合权重矩阵对所述第二输入数据进行检测。本发明的探测方法能够满足工业控制系统对系统不间断运行以及快速响应的要求，且该探测方法的计算复杂度低，能够满足工业控制系统有限的计算能力的限制。
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公开(公告)号：CN110543672A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910678794.X
申请日：2019-07-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种热网水力工况系统的仿真优化系统，包括热用户模块、热交换模块和供热站模块，热用户模块用于获取室内温度数据，根据所有室内温度数据的得到平均室内温度数据；供热站模块用于判断平均室内温度数据和转换温度值之间的关系，若平均室内温度数据小于转换温度值，则调节平均室内温度数据至舒适室温，若平均室内温度数据大于转换温度值，则调节平均室内温度数据至转换温度值；热交换站模块用于将热量通过热交换模块传送至热用户模块。本实施例的仿真优化系统改变了将热用户温度直接传递给加热模块的方式，而是采用负反馈的方法进行整体动态的调节，热交换模块将根据热用户模块反馈的平均室内温度数据实时调节热用户的供热情况。
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公开(公告)号：CN110175680A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910267625.7
申请日：2019-04-03
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法；利用分布式异步更新在线机器学习的物联网数据分析方法包括：位于网络边缘的从机摄取由各种传感器生成的数据；将处理后的信息发送给主控机；同时，主控机会发送全局模型向量给从机；从机发送本地计算的梯度给主控机；主控机将全局矢量w发送给从机；更新在线学习模型。本发明采用在线学习方法提高其处理流数据的效率和能力，分布式在线学习算法采用主/从架构，其中通过网络交换局部计算的梯度和全局更新的矢量模型；采用具有严格理论支持的异步更新策略减少信息各方之间的交换。
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公开(公告)号：CN109495437A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201810988956.5
申请日：2018-08-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种利用在线机器学习算法的工业控制系统中网络异常探测方法，该探测方法包括：获取第一矩阵和第二矩阵，其中所述第一矩阵包括第一输入数据和第二输入数据；利用所述第一矩阵和复合权重矩阵获取初始预测值；根据所述初始预测值与所述第二矩阵对所述第一输入数据进行检测；利用损失函数更新所述复合权重矩阵；利用更新后的所述复合权重矩阵对所述第二输入数据进行检测。本发明的探测方法能够满足工业控制系统对系统不间断运行以及快速响应的要求，且该探测方法的计算复杂度低，能够满足工业控制系统有限的计算能力的限制。
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公开(公告)号：CN108710979A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810277279.6
申请日：2018-03-31
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: G06Q10/06315 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于决策树的物联网港口船舶调度方法，包括以下步骤：S1、获取船舶属性集、港口属性集，根据所述船舶属性集和所述港口属性集得到港口作业计划数据集；S2、根据所述港口作业计划数据集获取数据集样本，根据所述数据集样本生成港口调度决策树模型；S3、获取待调度的港口船舶状态信息，将所述港口船舶状态信息输入到所述港口调度决策树模型中，得到决策结果。本发明通过获取港口作业计划数据集并生成决策树模型，能够实现对港口船舶调度的有效作业计划安排，通过利用决策树对港口船舶作业计划进行规划，相比于传统人工调度，能够达到实时性优、决策公平、资源利用率高、管理成本和安全风险低等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114580709B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210108867.3
申请日：2022-01-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/20 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer的多模态自相关补偿的时序预测方法，包括：获取当前环境中气体的多模态数据；将多模态数据输入至预先训练好的时序预测模型，以使时序预测模型中的特征提取模块对多模态数据中不同模态类型的数据分别进行特征提取；将特征提取后的数据输入至时序预测模型中的数据处理模块，以使数据处理模块对特征提取后的数据进行归一化处理和时序化处理，得到待预测数据；利用Transformer预测模型根据待预测进行预测，得到当前时刻之后预设时间段内的气体浓度。本发明使得时序预测模型在预测时综合考虑多种模态因素，通过引入自相关补偿机制使得时序预测模型可以自适应的消除多模态融合数据中的自相关误差，提高了预测的精度。
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公开(公告)号：CN114827306B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202210252524.4
申请日：2022-03-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L69/22 , H04L67/565 , H04L69/08 , G06F16/31
Abstract: 本发明属于工业互联网技术领域，公开了一种多源异构工业协议报文解析方法、系统、设备及介质，通过提供的可视化界面管理输入终端信息；接收到工业协议报文输入后，由预处理模块去除无效报文、根据输入终端上传的地址和标签查询设备对应工业协议名称和设备ID，提交至协议匹配模块，报文则输出至报文解析模块；协议匹配模块根据预处理模块提交的工业协议名称和设备ID，协议解析脚本数据库中获取解析脚本，并在关系数据库中查询对应ID工业设备数据结构；报文解析模块在脚本引擎中运行协议匹配模块输出脚本以解析输入报文，根据协议匹配模
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公开(公告)号：CN114580710A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210109339.X
申请日：2022-01-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer时序预测的环境监测方法，该方法包括：获取当前环境中的气体浓度数据，气体浓度数据包括时间序列信息；将气体浓度数据输入至预先训练好的时序预测模型，以使时序预测模型中的第一子网络对气体浓度数据进行预处理得到全局数据；使编码器Encoder模型按照预设时间段从全局数据中获得多个局部数据，并确定各个局部数据相对于全局数据的自相关程度的概率分布；使译码器Decoder模型根据自相关程度的概率分布，确定当前时刻之后的预设时间段内待检测环境中的气体浓度。本发明改进了Transformer训练模型，引入了Bert的预训练模式，大大节约了模型的训练时间，同时采用扩张注意力机制缩减了模型的内存开销。
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公开(公告)号：CN109995756B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910142435.2
申请日：2019-02-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种用于信息系统入侵检测的在线单分类主动机器学习方法；包括：使用信息系统中较易获得且数量最多的一类数据对分类器进行初始化，得到初始分类器模型；对于信息系统中实时数据，根据所得初始分类器模型，对实时数据的类型根据一定策略给出预测，同时，若满足某种条件，请求专家给出专业判定，并对分类器模型做出更新。本发明使用在线单分类主动机器学习方法检测信息系统中的网络入侵行为；使用单分类算法学习正常数据的特征并以此判定数据类型；选出分类器所给出的预测结果中最值得被专家分析的数据，由专家判定并针对性地更新分类器，更好地利用专家资源提升分类器性能，实现对信息系统入侵行为的有效识别。
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公开(公告)号：CN113254146A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110446988.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于云计算技术领域，公开了一种云平台服务信任值计算、任务调度与负载均衡系统、方法，所述云平台服务信任值计算、任务调度与负载均衡方法包括：首先，云计算决策中心收到用户请求后根据“加入最佳队列”的请求调度策略将用户请求调度到合适的虚拟机中；然后，云服务器根据“实时动态调整”的能源管理策略，用来控制服务虚拟机的运行状态；最后，云计算中心根据轻量级的信任管理策略对虚拟机的信任值进行更新。本发明提供的云平台服务信任值计算、任务调度与负载均衡方法，考虑恶意服务候选者的信任攻击对任务调度的影响，综合考虑系统效益与能耗之间的权衡，可以提高云的任务调度效率，减少恶意服务提供商对云平台的攻击。
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