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公开(公告)号：CN111178391B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201911257666.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种使用增量奇异值分解法进行产品行业平行数据集构建的方法，所述数据集构建的方法基于某一产品生产过程的影响因素数据与其产量和质量数据；从历史的数据样本中得到与目标数据类似的平行样本数据，再利用平行样本数据做工艺设计和数据分析。该方法利用增量奇异值分解法，可以对在库的海量数据进行数据降维和主成分分析，这种分析可以过滤掉在数据采集时由于随机因素引起的数据扰动，并且通过左奇异矩阵U和右奇异矩阵来控制导入数据的维度和样本数。同时，算法基于的是分批次的更新方式，整个计算的复杂度较低。
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公开(公告)号：CN112327805A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011195904.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了控制系统稳定性分析方法、装置及计算机可读存储介质，其核心思路是通过构造一个Kronercker‑Lyapunov矩阵，利用它计算控制矩阵位于稳定和不稳定临界位置时的不确定性参数的边界值，最后通过边界值计算控制系统的稳定区间；对具有反馈功能的自动化系统进行有效控制，关键是保证控制系统运行在稳定区间内，得到了该稳定区间即能够有效保证控制系统能够一直被有效控制，实现高质量的生产及提高生产效能。本文这种计算方法简洁、明了，计算复杂度低，对不确定性控制系统的稳定区间的判定工作具有很好的帮助作用。
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公开(公告)号：CN112148730A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010617965.0
申请日：2020-06-30
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种使用矩阵广义逆来分批次提取产品数据特征的方法，所述的方法基于某一产品生产过程的分批次的分析和化验结果，在对相应的样本进行特征提取和数据降维之后，可以过滤掉在数据采集时由于随机因素引起的数据扰动，并且使用数据的本征特征来代表数据，具有结果的稳定性；同时，本方法采用分批次的更新方式，计算的时间复杂度和空间复杂度较低。
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公开(公告)号：CN116127308A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211735591.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了数据处理方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：至少获取训练样本集和测试样本集；分别从训练样本集和测试样本集中提取出目标特征，其中，目标特征用于确定训练样本集中的训练样本的特征和测试样本集中测试样本的特征；基于提取出的目标特征分别对训练样本集和测试样本集进行模糊‑均值聚类处理，得到隶属度矩阵；基于隶属度矩阵确定权重数据，其中，样本权重数据用于调整初始模型的损失函数的权重，得到目标模型，目标模型用于进行数据标定。本发明解决了在分类器模型中的训练样本不平衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN114679327A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210354148.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本申请涉及一种网络攻击等级确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将对抗集输入目标攻击模型，得到第一预测概率，基于第一预测概率和对抗集中样本的第一标签，对第一预测概率进行分箱，得到各个分箱区间，并将当前环境的网络数据输入目标攻击模型，得到网络数据受到攻击的第三预测概率，从各个分箱区间中确定第三预测概率所属的分箱区间，并将第三预测概率所属的分箱区间对应的网络攻击等级作为网络数据对应的网络攻击等级，从而实现精准的检测网络中存在的异常情况，并且，通过预测当前环境的网络攻击等级，从而能够根据网络攻击等级对应的紧急程度，采取网络攻击等级对应的入侵防护措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114679327B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202210354148.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本申请涉及一种网络攻击等级确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将对抗集输入目标攻击模型，得到第一预测概率，基于第一预测概率和对抗集中样本的第一标签，对第一预测概率进行分箱，得到各个分箱区间，并将当前环境的网络数据输入目标攻击模型，得到网络数据受到攻击的第三预测概率，从各个分箱区间中确定第三预测概率所属的分箱区间，并将第三预测概率所属的分箱区间对应的网络攻击等级作为网络数据对应的网络攻击等级，从而实现精准的检测网络中存在的异常情况，并且，通过预测当前环境的网络攻击等级，从而能够根据网络攻击等级对应的紧急程度，采取网络攻击等级对应的入侵防护措施。
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公开(公告)号：CN114070641A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111418475.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种网络入侵检测方法、装置、设备和存储介质，将网络数据的特征输入至第一误用检测模型，得到正常数据或攻击数据；将攻击数据的特征输入至第一异常检测模型，得到聚类类别，计算与其所属的聚类类别的类中心之间的第一类距离；响应于第一类距离不大于预先确定的该聚类类别的第一类距离阈值，将所述攻击数据作为确定性攻击数据，输入至第二误用检测模型，得到具体攻击类型；响应于第一类距离大于预先确定的该聚类类别的第一类距离阈值，将攻击数据作为待确定攻击数据，保存到待确定攻击数据集中，判断待确定攻击数据类型是否已出现过。本发明准确检测网络数据具体类型，还能检测新攻击是否已出现过，极大提高了网络安全性和及时性。
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公开(公告)号：CN111178391A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911257666.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
Abstract: 本发明公开了一种使用增量奇异值分解法进行产品行业平行数据集构建的方法，所述数据集构建的方法基于某一产品生产过程的影响因素数据与其产量和质量数据；从历史的数据样本中得到与目标数据类似的平行样本数据，再利用平行样本数据做工艺设计和数据分析。该方法利用增量奇异值分解法，可以对在库的海量数据进行数据降维和主成分分析，这种分析可以过滤掉在数据采集时由于随机因素引起的数据扰动，并且通过左奇异矩阵U和右奇异矩阵来控制导入数据的维度和样本数。同时，算法基于的是分批次的更新方式，整个计算的复杂度较低。
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公开(公告)号：CN113673808B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202110592867.0
申请日：2021-05-28
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种应用于生产线的组合作业优化分配方法及系统，分配方法包括以下步骤：步骤一、确定单个产品生产周期的总时长、生产产线的作业种类、每个作业种类所需的生产时长以及每个作业种类的边际收益，获取各个作业种类的平均时长；步骤二、计算每个作业种类各自所需的节拍数：依据单个生产周期的总时长、每个作业种类的平均时长及总节拍数计算每个作业种类所需的节拍数；步骤三、根据每个作业种类的节拍数，采用递归算法确定作业组合中的最大收益；步骤四、根据作业组合中的最大收益对作业进行分配以使生产线收益最大。使用动态计算法来求出在一条生产线的总生产时间为固定的条件下，挑选合适的作业，使得在总生产时间内获得的生产收益最高。
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公开(公告)号：CN112270335B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202010923517.3
申请日：2020-09-04
Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开一种搭接接头焊接质量缺陷预测的方法、系统及计算机可读存储介质，该方法首先收集焊接生产过程中焊接电参数和质量缺陷标签以及焊缝中心偏移焊丝中心的标签作为训练库；对收集到的电参数时序数据进行有效窗口提取，对提取的数据进行希尔伯特变换，分别对电参数实数值和复数值做特征提取；使用梯度提升树学习样本焊缝中心是否偏移焊丝中心；将预测到的焊缝中心是否偏移焊丝中心标签作为特征，使用最大最小标准化和包装法中的递归特征消除法挑选特征，使用决策树模型进行焊接质量缺陷分类；实时采集焊接电参数，进行窗口提取和相应的特征变换和提取，代入焊缝中心是否偏移焊丝中心模型预测，将预测结果作为特征，代入焊接质量预测模型得到焊接质量是否有缺陷。
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