基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113726730A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110792490.3

    申请日:2021-07-14

    Abstract: 本发明提供了基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统,方法包括对获取的DGA域名数据进行预处理,将DGA域名数据形成字符嵌入向量序列;获取所述字符嵌入向量序列中的局部特征向量和全局特征向量,并将所述局部特征向量和全局特征向量进行拼接,得到DGA域名表示向量;基于多层感知机层的神经网络,对所述DGA域名表示向量进行多层传递,得到DGA域名所属类别的概率值。本发明以域名字符串数据为基础,引入一维卷积神经网络和自注意力机制,分别用来获取域名字符串中的局部特征向量和全局特征向量,并形成域名表示向量,对域名表示向量进行多层传递,得到DGA域名所属类别的概率值,相比于现有方法,具有更加优异的准确率和召回率。

    双馈风机虚拟惯量调频的动态转速保护方法及系统

    公开(公告)号:CN110890765B

    公开(公告)日:2021-04-02

    申请号:CN201911135568.3

    申请日:2019-11-19

    Abstract: 本发明公开了一种双馈风机虚拟惯量调频的动态转速保护方法及系统,包括:根据风机的转速得到MPPT曲线功率参考值;对实际频率与额定频率之间的偏差进行虚拟惯量控制得到在MPPT曲线功率参考值的基础上附加的额外有功参考信号;上一时刻实际输出的风机电磁功率、风机的转速以及Δf与虚拟惯量控制微分系数的乘积经过动态转速保护后得到输出功率;根据功率参考值、额外有功参考信号以及输出功率,得到当前时刻风机输出的电磁功率。本发明能根据调频过程中转子转速的变化使风机的输出功率缓慢地降落到最大功率跟踪曲线上,避免了风机转速的过度降低,调频结束后风机将自动地恢复到原来的最大功率点,从而保证了调频过程中风机自身的稳定性和经济性。

    同步调相机电气参数分布联合辨识方法

    公开(公告)号:CN109962479B

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN201910241830.6

    申请日:2019-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于交替迭代优化的同步调相机电气参数分布联合辨识方法,包括以下步骤:建立同步调相机实用数学模型;制定同步调相机扰动试验方案,获取不同扰动试验下的试验数据;对扰动试验获取的试验数据进行数据预处理;利用同步调相机数学模型,对同步调相机电气参数进行轨迹灵敏度分析;利用修正阻尼最小二乘法和交替方向乘子法,进行同步调相机电气参数分布联合辨识。本发明的辨识同步调相机电气参数的方法,能够准确辨识出同步调相机运行时的暂态、稳态电气参数,可以有效提高试验数据的利用率和同步调相机电气参数辨识的准确性,有效缩短同步调相机电气参数辨识的时间,具有较高的经济价值和工程实用价值。

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