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公开(公告)号：CN117993230A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410141143.8
申请日：2024-01-31
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F30/22
摘要： 本发明公开了一种基于Petri网模型的用户服务方法及装置、电子设备。所述方法包括：基于当前时刻的Petri网服务模型，根据当前时刻的实时信息确定待接收服务站，以令待接收服务站服务用户，得到服务中的Petri网服务模型；根据用户的服务结果和下一时刻的实时信息更新演化服务中的Petri网服务模型，得到下一时刻的Petri网服务模型。根据本发明提供的方法，能够有效降低建模以及模型正确性验证等分析验证工作工作量，降低开发成本；使得Petri网服务模型具备对用户服务的动态过程进行离散动态推演分析的能力；能够更有效地对服务状况进行分析和处理。
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公开(公告)号：CN113098871B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202110358960.5
申请日：2021-04-02
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本申请属于系统安全领域，是一种保障系统安全性的方法。对于一个信息物理系统而言，本质上可以抽象为离散事件系统。离散事件系统的运行是基于离散事件的发生。本申请中的修正机制指的是对系统所发生的事件实施修正操作。修正机制的原理是实时修正系统输出的行为，即系统每发生一个事件，修正机制会对该事件进行修改，且修改后的结果只能是另一个事件。就不透明度实施保障问题，本申请设计了修正策略对系统任意行为进行实时修正以保障不透明度，从而保障系统安全。
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公开(公告)号：CN103577888A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310398455.9
申请日：2013-09-05
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： Y02P90/30
摘要： 本发明公开了一种对产品设计方案优选的方法，所述方法包括：（1）建立产品的评价指标体系，并根据AHP方法，求得各底层指标的权重；（2）获得产品实际调查数据，根据熵权法得到底层指标权重；（3）将AHP子准则层权重与熵权法各权重相结合，得到子准则层综合权重，并对各准则层下的子准则综合权重归一化，最终求得各指标综合权重；（4）对原始数据规范化；按综合权重对规范化后各指标数据加权，得到加权规范化数据，并选出理想解，即最优方案和最劣方案；（5）计算各方案与理想解的距离和贴进度；（6）按各方案的贴近度对各方案进行优劣排序，得到最优的设计方案。本发明能避免其它传统方法的不足，有效的对各绿色设计方案进行排序。
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公开(公告)号：CN114167838A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111464553.9
申请日：2021-12-03
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种伺服系统多尺度健康评估与故障预测方法，改善了现有技术中伺服控制系统设备性能监测的可靠性仍需提高的问题。该发明对预处理后的振动信号进行多尺度分析，将原始振动序列数据转化为数个子序列；对序列数据进行异常检测，将不同尺度下的子序列分割成序列段，进而得到待检测序列；通过马尔可夫异常检测模型检测出各子序列中的异常状态；计某时刻前一定时间窗口内的异常状态数量，计算该时刻的健康指数，在不同尺度下进而得到伺服控制系统的健康评估曲线；计算不同尺度下健康评估曲线的单调性，选择单调性最好的曲线所在的尺度作为最佳健康评估尺度。该技术根据异常检测结果得出系统的健康曲线，对故障做出准确的预测。
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公开(公告)号：CN113554630A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110868375.X
申请日：2021-07-30
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明适用于芯片检测技术领域，提供了一种芯片表面缺陷检测方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括以下步骤：采集无损芯片的表面图片，以所述无损芯片的表面图像训练Cycle GAN网络框架，得到缺陷检测模型；输入待检测芯片的表面图片至缺陷检测模型中进行检测判定；当所述待检测芯片的表面被判定为有缺陷时，定位待检测芯片的表面图片中的缺陷位置，本发明的有益效果是：为实现芯片表面的缺陷检测提供了一种精度高、成本低的检测方法。
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公开(公告)号：CN108629352A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710157233.6
申请日：2017-03-16
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06K9/62
CPC分类号： G06K9/6223
摘要： 本发明公开了一种导向变相动态快速聚类算法，首先对信息粒数据作平移标准差变换，然后构造信息粒相矢量；最后对信息粒相矢量进行聚类；本发明对信息粒数据进行导向压缩处理，赋予信息粒以相信息，对信息粒相矢量进行聚类，可以使高维数据降维，且通过参数调整可以提高调整聚类性能而不影响算法运算复杂度。使其更快聚类，提高了聚类效果。
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公开(公告)号：CN117807504A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410005256.5
申请日：2024-01-02
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2135 , G06N3/0499 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了一种混合搜索算法优化BP神经网络的多芯片故障诊断方法，包括：建立每个待检测芯片中各管脚的伏安特性曲线；基于伏安特性曲线，提取各管脚的特征值，并构建待检测芯片的故障模型；利用Logistic‑Sine‑Cosine混沌映射初始化麻雀种群；基于初始化的麻雀种群，利用引入萤火虫扰动的麻雀搜索算法搜索搭建的BP神经网络的最优参数；将故障模型输入构建好的BP神经网络，得到待检测芯片各个管脚的故障诊断结果。本发明解决了麻雀搜索算法在处理复杂优化问题时搜索空间不足、收敛速度慢和易陷入局部最优的问题，使搜索的种群位置更加均匀，基于FSSA算法搜索到的最优参数构建得到的BP神经网络具有良好的性能，实现了大规模芯片检测。
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公开(公告)号：CN114167838B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202111464553.9
申请日：2021-12-03
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明公开了一种伺服系统多尺度健康评估与故障预测方法，改善了现有技术中伺服控制系统设备性能监测的可靠性仍需提高的问题。该发明对预处理后的振动信号进行多尺度分析，将原始振动序列数据转化为数个子序列；对序列数据进行异常检测，将不同尺度下的子序列分割成序列段，进而得到待检测序列；通过马尔可夫异常检测模型检测出各子序列中的异常状态；计某时刻前一定时间窗口内的异常状态数量，计算该时刻的健康指数，在不同尺度下进而得到伺服控制系统的健康评估曲线；计算不同尺度下健康评估曲线的单调性，选择单调性最好的曲线所在的尺度作为最佳健康评估尺度。该技术根据异常检测结果得出系统的健康曲线，对故障做出准确的预测。
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公开(公告)号：CN103577888B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310398455.9
申请日：2013-09-05
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： Y02P90/30
摘要： 本发明公开了一种对产品设计方案优选的方法，所述方法包括（：1）建立产品的评价指标体系，并根据AHP方法，求得各底层指标的权重；（2）获得产品实际调查数据，根据熵权法得到底层指标权重（；3）将AHP子准则层权重与熵权法各权重相结合，得到子准则层综合权重，并对各准则层下的子准则综合权重归一化，最终求得各指标综合权重（；4）对原始数据规范化；按综合权重对规范化后各指标数据加权，得到加权规范化数据，并选出理想解，即最优方案和最劣方案；（5）计算各方案与理想解的距离和贴进度；（6）按各方案的贴近度对各方案进行优劣排序，得到最优的设计方案。本发明能避免其它传统方法的不足，有效的对各绿色设计方案进行排序。
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公开(公告)号：CN108629353A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710157632.2
申请日：2017-03-16
申请人： 西安电子科技大学
CPC分类号： G06K9/6223 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种信息粒导向压缩快速聚类算法，首先对信息粒数据进行标准化变换，将变换后的信息粒进行导向压缩变换，然后对导向矢量进行快速聚类；本发明通过对信息粒数据进行导向压缩处理，构造信息粒导向矢量，对信息粒导向矢量进行聚类，可以使高维数据降维，从而降低算法聚类复杂度，同时提升聚类效果；更适合实际应用。
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