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公开(公告)号：CN118018237A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311797115.3
申请日：2023-12-26
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： H04L9/40 , H04L9/00 , H04L41/12 , H04L67/1097
摘要： 本发明公开了一种基于多模型数据增强的工控流量异常检测方法，包括：获取实际工控场景中来自上位交换机镜像而出的网络层流量即PCAP包；将所述PCAP包输入至数据增强模块，对数据进行清洗降噪、升维，生成平衡数据；所述平衡数据传输至多模型异常检测模块；将多模型异常检测模块识别出的异常结果交给判定规则；通过判定规则得到的判定结果输入至区块链智能合约模块，将判定为异常的信息存储到区块链的分布式数据库中；根据本地物理IP信息进行资产识别，生成网络拓扑图，将异常信息中包含的IP及端口反射在网络拓扑图中；通过异常信息生成访问智能合约、应对策略。本发明对实时的工控流量数据进行快速分析和处理，准确地识别出可能存在的异常流量。
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公开(公告)号：CN117391173A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311216939.7
申请日：2023-09-20
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/06
摘要： 本发明公开了面向深度神经网络鲁棒性的剪枝和形式化验证方法，包括：S1：选取一个待验证的样本，在规定的扰动范围内，生成大量不重复的随机样本；S2：将每一个随机样本通过待验证的神经网络，在此过程中，统计神经元的覆盖率；S3：计算每一个隐藏层神经元的取值范围；S4：根据隐藏层神经元的取值范围，将处于未激活状态的神经元以及和它关联的边从神经网络中移除；S5：使用混合整数线性规划方法对剪枝后的神经网络进行建模；S6：将建模后的神经网络和待验证的属性输入线性规划求解器进行求解，根据求解结果判断当前样本下神经网络的鲁棒性。本发明的有益效果是：减少神经网络鲁棒性的验证时间，提高可验证的神经网络规模。
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公开(公告)号：CN116627808A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310560466.6
申请日：2023-05-18
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06F11/36 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06N3/092
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习自适应蜕变测试的图像识别与分类模型测试方法，包括：获取图像识别与分类模型的类型，建立相应的模型调用接口；根据源测试用例，通过蜕变关系变换自动生成衍生测试用例；测试所述图像识别与分类模型是否能够正确的分类或者识别衍生测试用例；使用上下文赌博机算法对测试结果进行强化学习，寻找能够使得模型错误率变高的蜕变关系、源测试用例、衍生测试用例；依据强化学习结果对模型测试结果进行评价，给出当前蜕变关系中对模型错误率变高程度的蜕变关系的排序，以及正确率随经过蜕变关系变换后干扰程度提高的变化影响。本方法能更加快速的获得对模型识别或分类正确率影响大的蜕变关系，加速人工智能软件测试过程。
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公开(公告)号：CN115134012B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110324964.1
申请日：2021-03-26
摘要： 本申请实施例提供了一种入射方向角确定方法及计算装置。在该方案中：计算设备可以获取接收设备的天线阵列的信号测量数据，其中，该信号测量数据中包含天线阵列的信号幅度信息和相位信息；并根据该信号测量数据生成目标信号幅度相位特征向量(即多载波特征向量)；最后借助能够表示信号幅度相位特征向量和入射方向角(angle of arrive，AOA)的对应关系的AOA计算模型，确定所述目标信号幅度相位特征向量对应的目标AOA。显然，该方法可以不对天线阵列构成任何条件约束，因此，该方法可以在各种天线阵列条件下实现高性能的AOA估计，并保证AOA的计算精度。
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公开(公告)号：CN113783721B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110961434.8
申请日：2021-08-20
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明公开了面向工业控制网络协议的可信性建模与验证方法，包括：步骤1：获取工控网络协议的详细描述；步骤2：按照表格状态机的方法构建出协议的表格化模型；步骤3：检查所述表格化模型的基本错误与异常；步骤4：提取所述事件、协议状态与变量属性，生成可验证属性表；步骤5：将所述协议需要满足的可信性属性使用线性时态逻辑LTL描述，得到属性验证公式；步骤6：对属性验证公式进行语法检查，确定所述属性验证公式是否正确；步骤7：用所述属性验证公式对所述表格化模型进行验证，若模型中存在不符合属性验证公式的情况，则将该情况作为反例路径输出，所述反例路径逐步反馈在表格状态机中，通过分析反例路径，全面发现协议设计缺陷。
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公开(公告)号：CN114548009A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210185293.X
申请日：2022-02-28
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06F30/343
摘要： 本发明公开了一种针对集成电路设计的建模验证及代码生成方法，包括：将需求设计文档中的功能划分为不同的VerilogHDL语句模块，所述VerilogHDL语句模块包括顶层模块和底层模块；根据所述顶层模块和底层模块的内部功能以及端口，将顶层模块代码、底层模块代码、顶层模块端口号以及底层模块端口号分别填入对应的模块表内；验证所述模块表内代码是否符合可综合模型原则；验证所述模块表内代码的语法结构和逻辑结构；填入所述模块表内代码所需实现功能，对所述可综合模型原则进行功能验证；对符合可综合模型原则、语法结构、逻辑结构、功能验证的代码转换为可使用的VerilogHDL代码。本发明保证了代码实现阶段符合可综合模型原则，减少代码实现错误及功能逻辑错误。
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公开(公告)号：CN106548463B
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201610957500.3
申请日：2016-10-28
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本发明公开了一种基于暗通道与Retinex的海雾图像自动去雾方法及系统，属于图像信息处理技术领域。本发明方法包括如下步骤：(1)求取输入图像的暗通道图像；(2)求取暗通道图像像素值较低的像素点所占的比例，求取输入图像的亮度与对比度特征；(3)根据所求比例及特征将图像进行自动分类；(4)根据待处理图像的类别对图像进行处理。本发明还公开了一种基于暗通道与Retinex的海雾图像自动去雾系统。本发明能够根据图像的属性对图像进行分类，自适应地选择相应的处理方法，极大地提高了海上有雾图像的对比度和清晰度，而且算法的复杂度低、运行速度快，因而能够应用于海上智能交通系统。
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公开(公告)号：CN109316166A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811176029.X
申请日：2018-10-10
申请人： 大连理工大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明提供一种基于深度学习网络的人体睡眠阶段估计方法，属于医疗健康与信息技术领域。该方法可以估计人体所处睡眠阶段，为慢性病人及老人监护、健康监护等领域提供了一种分析睡眠阶段的有效方法。该方法利用传感器采集的人体心率、呼吸频率、体动、鼾声、脑电信号等一种或者多种信息，通过深度学习网络提取这些信息的最优特征，并基于最优特征采用Softmax分类器对睡眠阶段进行估计。本发明将提升人体睡眠阶段估计性能，有效的实现对人体健康状态的监测。
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公开(公告)号：CN104503575B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201410797094.X
申请日：2014-12-18
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明一种低功耗手势识别电路装置的设计方法属于信息技术领域，涉及一种低功耗手势识别电路装置的设计方法，是一种低功耗、低成本的人机交互技术。该设计方法借助人体手势对自然空间无线信号强度的不同影响，采用智能识别软件和手势识别电路装置进行模式识别，实现智能人机交互；该设计方法中采用的手势识别电路装置由宽带全向天线、超低功耗无线接收机、多频带无线集能电路、触发唤醒电路、低功耗微处理电路、以及运行在微处理电路上的智能识别软件组成。本发明的电路多为电阻、电容、二极管等无源器件，该装置提供了一种低功耗、低成本的人机交互技术，可以应用到日益增多的采用电池供电的移动计算与移动应用领域。
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公开(公告)号：CN103457990B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310204755.9
申请日：2013-05-28
申请人： 大连理工大学
摘要： 本发明基于动态时隙分配的无线数据采集方法属于数据采集、无线通信应用领域，涉及一种基于动态时隙分配的无线数据采集方法。无线数据采集方法中，在无线汇聚节点周围均匀分布有多个无线采集节点；无线汇聚节点根据各无线采集节点的采集数据量，动态控制各无线采集节点的传输时隙、时隙长度；为各无线采集节点分配的时隙长度正比于该节点采集的数据量；多个无线采集节点通过协作实现分布式数据采集，并将数据发送至无线汇聚节点；无线汇聚节点将数据发送至PC机，PC机上运行的数据处理软件对采集数据进行分析处理后显示结果。该方法便于布置安装，有效地提高了分布式数据采集系统的数据传输效率，在工业监测、军事等领域具有较广泛的应用前景。
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