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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]无线联邦学习调度优化方法及装置-CN202110489200.8有效
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种无线联邦学习调度优化方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：在联邦学习的每轮迭代循环中，向多个处理设备发送资源查询请求；在接收到处理设备反馈的资源信息后，从多个处理设备中选择处理学习任务的i个处理设备；根据资源信息确定i个处理设备的下载顺序；按照下载顺序为i个处理设备分配学习任务对应的全局模型；下载顺序使得i个处理设备的处理总延迟最小；获取i个处理设备上传的模型参数；基于模型参数确定新的全局模型；通过调节通信和计算能力之间的权重，依次全面评估每个设备的优先级，每个处理设备根据优先级序列进行模型的下载；且可以让将处理设备先进行计算，且不长时间占用通信信道，提高总体的训练效率。
无线联邦学习调度优化方法装置

[发明专利]一种用电量预测方法和系统-CN202010578304.1有效
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种用电量预测方法，包括：对智能电表采集的用电量数据进行稳定小波变换，再对变换后的数据进行归一化处理，将变换后的数据按比例缩小至0‑1之间；所述稳定小波变换用于将用电量数据转换成具有相同特征维度的多个输入向量；将所述多个输入向量依次导入训练好的基于GRU网络创建的用电量预测模型，利用GRU网络提供的前n个时间步长的历史数据点，对导入的多个输入向量进行训练以预测接下来n个时间步长中的用电量。本发明能够有效利用智能电表采集的用电量数据，从信号源端对用电量进行预测，预测结果更具时效性和针对性。
一种用电量预测方法系统

[发明专利]非侵入式负荷监测智能电表和电量分解方法-CN202010643323.8有效
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明提供一种非侵入式负荷监测智能电表，包括智能电表主体、数据中心模块，以及与所述数据中心模块通信相连的电量分解模块和显示模块；所述电量分解模块用于使用预先训练的电量分解模型对总线路用电量基于设备进行分解，将分解结果发送至数据中心模块；所述电量分解模型是使用样本用电总量对应的序列数据和各个设备的样本用电量进行训练得到；所述数据中心模块，用于获取所述电量分解模块生成的分解结果，将所述分解结果发送至所述显示模块显示。本发明能够快速计算各个设备的用电量，运算量小，可由智能电表本地完成，提高了智能电表的普及性和适用性；运算速度快，适于用户实时了解家中设备耗电情况，合理用电。
侵入负荷监测智能电表电量分解方法

[发明专利]网络异常流量检测方法及装置-CN202110586533.2有效
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种网络异常流量检测方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：获取预先训练的异常流量检测模型，异常流量检测模型基于Attention机制的Bi‑LSTM模型建立，并使用训练数据集训练得到；训练数据集包括正常流量样本和异常流量样本，异常流量样本包括使用预先训练的异常流量生成模型生成得到的样本数据；异常流量生成模型用于根据已有的异常流量样本生成新的异常流量样本；将网络流量数据输入异常流量检测模型中，得到检测结果；可以保证模型训练时正负样本均衡，且通过基于Attention机制的Bi‑LSTM模型进行异常流量检测，可以凸显出流量数据序列的相互影响作用，从而提高系统对新攻击检测的能力。
网络异常流量检测方法装置

[发明专利]工控网络流量异常检测方法、装置及系统-CN202110434596.6有效
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种工控网络流量异常检测方法、装置及系统，涉及网络安全技术领域，对工控网络流量数据中的请求报文和响应报文组成的报文对进行匹配；对匹配成功的所述报文对转换为携带时间戳的符号序列，所述符号序列中的每个符号指示一个唯一状态事件；按顺序依次获取携带时间戳的符号序列中的符号，并输入预先构建的异常检测模型进行异常检测；如果检测到当前获取的所述符号序列中的符号属于已知符号，则输入到对应的子周期DFA模型；根据子周期DFA模型接收所述符号后的状态转移结果，确定异常检测结果。可以解决目前针对SCADA系统的语义攻击，对工业设备或工业生产造成破坏的问题。
网络流量异常检测方法装置系统

[发明专利]工控网络流量多级异常检测方法及装置-CN202110589716.X有效
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种工控网络流量多级异常检测方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：获取通信流量；对通信流量进行分离、解析和预处理，得到处理后的通信流量，处理后的通信流量包括通信流量的分级结果；使用分级结果对应的异常检测策略对处理后的通信流量进行异常检测，得到检测结果；其中，通信流量不同分级的通信流量对应的异常检测策略不同；通信流量的分级根据工业控制系统进行流量通信时的不同维度划分得到；在检测结果指示通信流量存在异常时进行异常报警；通过利用不同维度的形式可以更全面、更准确地表示流量的模式，更好地展现流量数据的特征，并且有助于异常检测模型的构建。
网络流量多级异常检测方法装置

[发明专利]面向边缘设备的多任务联邦学习方法及装置-CN202110489298.7在审
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请涉及一种面向边缘设备的多任务联邦学习方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：在至少两个学习任务创建完成后，向多个边缘设备发送资源查询请求；根据资源查询请求查询到的资源信息和贝叶斯优化算法确定多个边缘设备的资源调度策略；按照资源调度策略为多个边缘设备分配学习任务；对于每个学习任务对应的全局模型，获取学习任务对应的各个边缘设备上传的模型参数；基于模型参数确定全局模型的最终模型参数；可以解决存在多个学习任务时，无法合理调度设备资源，导致联邦学习效率不高的问题；通过使得提交的至少两个学习任务的完成时长之和最小，也即使多个学习任务能尽可能快速地收敛，可以提高多任务学习的效率。
面向边缘设备任务联邦学习方法装置

[发明专利]工控传感器数值异常检测方法及装置-CN202110434598.5在审
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种工控传感器数值异常检测方法及装置，属于计算机技术领域，该方法包括：获取测试数据；对测试数据进行K级离散小波变换，得到多尺度时间序列；对多尺度时间序列进行切分处理得到测试样本；将测试样本输入预先训练的WAGAN模型中，得到异常检测结果；WAGAN包括生成器和判别器；生成器用于根据测试样本生成重构样本，并计算重构样本和测试样本间的误差，得到重构误差；判别器用于根据测试样本得到判别器误差；异常检测结果基于重构误差和判别器误差确定；采用多级离散小波变换分解重组的方式去除噪声并增强数据特征，结合重构误差和判别器误差判断测试样本是否异常，可以实现数值异常的检测。
传感器数值异常检测方法装置

[发明专利]一种面向边缘计算的联邦学习方法和系统-CN202010578292.2在审
发明人： 唐玉维 -专利权人：苏州联电能源发展有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供一种面向边缘计算的联邦学习方法，包括：处于空闲的所有设备主动向服务器获取当前全局模型，按照预设的优化目标在本地异步执行模型训练，再将训练好的局部模型上传服务器；所述服务器接收任意一个设备上传的模型式，采用加权平均的方法更新全局模型。本发明能够将异步训练与联邦学习进行结合，在本发明的异步联邦优化中，所有空闲设备被用于异步模型训练，服务器使用加权平均来更新全局模型，充分利用了各个边缘设备的空闲时间，使模型训练更加高效。
一种面向边缘计算联邦学习方法系统

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