专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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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  • [实用新型]流量异常自动关闭器-CN202122880711.0有效
  • 王仕全 - 王仕全
  • 2021-11-23 - 2022-04-26 - F16K37/00
  • 本实用新型公开了水流量异常自动关闭器,涉及水量监控技术,解决了因供水管破裂出现的用水异常导致水资源的浪费、居民财产损失的技术问题。它包括控制模块、水流量监测模块、阀门和制动电机;所述水流量监测模块和阀门均安装在入户的供水管上,所述制动电机的驱动端与阀门的阀杆固定连接,所述水流量监测模块与控制模块的输入端电性连接,所述控制模块的输出端与制动电机电性连接
  • 水流异常自动关闭
  • [发明专利]一种基于密度峰值聚类的网络异常流量监测系统-CN201510958055.8有效
  • 王国胤;赵烜强;李智星;彭思源 - 重庆邮电大学
  • 2015-12-18 - 2018-12-28 - H04L29/06
  • 本发明请求保护一种基于密度峰值聚类的网络异常流量监测系统,包括:特征选择模块:通过关键字源IP地址在单位时间一分钟内聚合而选择新特征空间模块;子空间映射模块:将高维特征空间映射到多个低维空间上形成多个新特征空间数据;异常权重赋值模块:基于密度和距离的距离权重赋值方法,计算出每个子空间中的每个数据点的异常权重;异常权值整合:计算出的所有子空间中的异常权值进行整合,得到原空间数据点的最终异常权值;异常权值阈值确定模块:将最终异常权值逆序排序后,取斜率突变处为检测阈值;异常流量检测模块:所有异常权值大于阈值的网络流量检测为异常流量,小于为正常流量
  • 一种基于密度峰值网络异常流量监测系统
  • [发明专利]一种网络流量异常检测方法及系统-CN202210640507.8在审
  • 康振国 - 浪潮通信信息系统有限公司
  • 2022-06-08 - 2022-10-25 - H04L9/40
  • 本发明特别涉及一种网络流量异常检测方法及系统。该网络流量异常检测方法及系统,通过CNN模型对不同的网络环境进行学习,并利用图表绘制模块将学习的结果形成图表进行存储;当接入到待检测网络环境中后,所述流量监测模块自动对当前网络环境进行检测,并匹配与当前网络环境最为接近的学习结果,对当前网络环境的流量情况进行检测,并将检测结果与学习结果对比,即可实现网络流量异常的检测。该网络流量异常检测方法及系统,能够自动对当前网络环境进行检测,提高了检测效率,减小了检测成本,适宜推广应用。
  • 一种网络流量异常检测方法系统
  • [发明专利]一种数据流量监测分析方法-CN202011391397.3有效
  • 罗治华;李正耀;田超华 - 杭州盈高科技有限公司
  • 2020-12-01 - 2023-08-01 - H04L9/40
  • 本发明涉及一种数据流量监测分析方法,可实现数据包级别的流量监测和分析,包括数据包获取、策略配置、数据包解析、链接信息统计、流量统计、异常访问监控以及统计信息呈现步骤,数据包获取通过数据包获取模块将数据包从内核空间拷贝到用户空间,策略配置通过策略配置模块下发策略到网络设备,数据包分析通过数据包分析模块对数据包进行解析,链接信息统计、流量统计、异常访问监控通过相应模块对数据包相关信息进行统计,统计信息呈现通过相应模块提供图文、表格可视化统计结果呈现本发明克服了需要单独配置专门设备,或者只能在交换机旁路监测而无法对用户终端监测的缺陷,实现windows桌面级数据流量的分析处理。
  • 一种数据流量监测分析方法
  • [发明专利]排水监测异常数据的识别方法-CN202310221180.5在审
  • 陈泽伟;纪莎莎;何黎;宋晨曦 - 上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司
  • 2023-03-09 - 2023-05-16 - G06F30/18
  • 本发明公开了排水监测异常数据的识别方法,包括如下步骤:1、对原始检测数据做检测数据分类分析;2、对原始检测数据中的流量数据与液位数据的零值与空值进行评估;3、对流量数据与液位数据进行数据恒定评估;4、对流量数据与液位数据进行极值评估;5、对流量数据与液位数据进行基于历史数据的阈值评估;6、对流量数据与液位数据进行格拉布斯测试评估;7、结合液位数据与流量数据进行方法组合评估,具体为通过水动力模型评估液位数据与流量数据的相关性;8、将原始检测数据中未被表示为异常数据的内容存入清洗后检测数据库本发明既可以提高排水监测数据审核的效率,又可以提高监测数据审核的标准化。
  • 排水监测异常数据识别方法
  • [发明专利]一种微米级粉料无尘装料系统的粉尘监测方法-CN202310993645.9有效
  • 陈有章;李海英;吴卫红;卢俊潇;郑刚 - 深圳市泽信智能装备有限公司
  • 2023-08-09 - 2023-10-27 - G06F18/2433
  • 本发明公开了一种微米级粉料无尘装料系统的粉尘监测方法,属于数据处理技术领域,包括:密度聚类后获得数据聚类簇;确定跳转度和波动后相关系数;确定数据序列的流量滞后强度;基于跳转度、流量滞后强度以及欧式距离确定局部离群因子权重;基于局部离群因子权重和局部离群因子确定存在粉尘干扰的异常数据点。获得聚类簇后基于方差进行合并获得数据向量,再进行跳转度、流量滞后强度的计算,结合数据点与聚类簇波动中心的欧式距离确定局部离群因子权重,从而对LOF算法获得的局部离群因子进行校正,更加准确地识别微米级粉料无尘装料系统运行时的存在粉尘感染的异常压力数据、异常流量数据,大大提高了异常数据的监测效率和准确性。
  • 一种微米级粉料无尘装料系统粉尘监测方法

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