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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  • [发明专利]一种油田采油用基于内部流量定位的组合式调节采油树-CN202210144309.2在审
  • 吴巧英 - 吴巧英
  • 2022-02-17 - 2022-05-03 - E21B43/12
  • 本发明涉及石油开采领域,尤其涉及一种油田采油用基于内部流量定位的组合式调节采油树。为了解决现有的采油树缺少高精度调控的部件,无法对采油树内石油的湍流现象,实时进行追踪并对异常增量进行细微调控的技术问题。一种油田采油用基于内部流量定位的组合式调节采油树,包括有升降调节单元和流量控制单元等;升降调节单元的下侧连接有控制石油流通的流量控制单元。本发明中将流量监测部件设置在采油树管道内部,当石油出现湍流现象时,通过组合式调控两种挡板的状态,及时对石油在产生湍流时带来的异常增量进行细微调控,另外流量监测部件跟随石油输送的流速变化做出变化,避免在调节石油的流速时
  • 一种油田采油基于内部流量定位组合式调节
  • [发明专利]基于实时网络流量进行监测分析的IDS系统和检测方法-CN202111410585.0在审
  • 陈玉东;何卓群;邵大培 - 江苏开博科技有限公司
  • 2021-11-25 - 2022-04-19 - H04L9/40
  • 本发明涉及一种基于实时网络流量进行监测分析的IDS系统和检测方法,属于网络安全技术领域。该监测系统包括交互模块、数据处理模块、入侵检测模块和可视化模块。检测方法包括如下步骤:交互系统获取高级威胁检测感知与响应平台用户终端资产数据流的初始数据,给数据处理模块接收,进行预处理后打包成预处理数据块,再进行异常检测并输出结果。流量异常判定模块判断是否存在入侵数据,若存在,则入侵检测模块将预处理数据块发送至交互模块进行预警和响应;若无,则将数据返回至数据处理模块;当深度包检测结果和深度流检测结果任意一项出现异常或二者均出现异常时,判定采集的物联网数据流出现异常
  • 基于实时网络流量进行监测分析ids系统检测方法
  • [实用新型]流量喷吐监测控制系统-CN200820110559.X有效
  • 尹安和 - 慧竹开发有限公司
  • 2008-06-05 - 2009-03-04 - G05B19/048
  • 一种微流量喷吐监测控制系统,该监测控制系统包括:一微流量感测器,配设在前述控制阀与喷嘴之间,是用以监测液体的流量;一监控装置,用以接收并记录该微流量感测器传来的信号,并将该信号做流量演算及显示流量状态,通过流量状态与内部参考数比对,并发出控制信号对该泵浦与控制阀进行必要的调整;以及一警示装置,用以接收该监控装置的信号,当计算结果偏离正常范围时发出警示讯息。可实现即时通过警示装置发出的设备异常号的信号,实时监控每次的流量/喷吐量,精确的控制每次液态物的喷吐量,控制制程品质与制造成本。
  • 流量喷吐监测控制系统
  • [发明专利]一种用于水表计量数据的智能异常监测方法-CN202310717250.6在审
  • 吴华鸿;吴建峰;刘万林 - 深圳乐租宝科技有限公司
  • 2023-06-16 - 2023-09-12 - G01F25/10
  • 本发明涉及智能水表技术领域,用于解决现有的智能水表在对计量数据监测时,无法做到对水压计量数据的及时监测分析,也难以做到对水质状态的判定分析,无法对出现的异常计量数据及时的监测及反馈,无法保证家庭用水的稳定性的问题,尤其公开了一种用于水表计量数据的智能异常监测方法,包括服务器,服务器通讯连接有数据采集单元、水表自检单元、水量监测单元、水质监测单元、水压监测单元、异常反馈单元、用户终端和控制终端;本发明,通过公式计算、模型建立和数据比较的方式,分别从水压计量数据、水流量计量数据以及水质计量数据层面,实现了对智能水表异常计量数据的预警及控制,保证了智能水表的正常运行,提高了家庭用水的稳定性。
  • 一种用于水表计量数据智能异常监测方法
  • [发明专利]一种多特征融合的加注泵异常工况检测方法-CN201610366370.6在审
  • 柴毅;尹宏鹏;魏善碧;屈剑锋;李艳霞 - 重庆大学
  • 2016-05-30 - 2016-10-12 - G06K9/62
  • 该发明提供了一种多特征融合的加注泵异常工况检测方法。包括以下步骤:S1:利用压力传感器、液位传感器和电位器等传感器获取加注泵出(入)口压力、流量、出(入)口温度以及电流等多种监测数据;S2:采用自适应滤波方法,对数据进行平滑预处理;S3:采用多核学习方法,将多种异构监测数据映射至高维线性空间,融合加注泵多种监测数据的不同特征分量;S4:比较融合结果与自适应动态阈值,识别加注泵异常工况。本发明突破加注泵多种监测数据的异构性限制,有效利用加注泵监测数据的不同特征信息,融合多种特征分量检测异常工况,解决单一信号阈值判别方式下加注泵异常工况检测准确度较低的问题,提高加注泵异常工况检测的准确率
  • 一种特征融合加注异常工况检测方法
  • [发明专利]异常数据的检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质-CN202311022655.4在审
  • 熊奕洋;史芳宁 - 中国电信股份有限公司
  • 2023-08-14 - 2023-09-12 - H04L43/0876
  • 本公开涉及一种异常数据的检测方法、装置、电子设备及计算机可读介质,属于深度学习技术领域。该方法包括:获取从终端设备监测到的网络流量数据并转化为对应的词向量矩阵;根据文本数据中的位置信息和类别信息得到文本数据对应的线性分组码;将文本数据对应的线性分组码与词向量矩阵进行拼接得到特征矩阵;将特征矩阵输入预先训练的终端数据分类模型中,其中,终端数据分类模型是基于网络流量样本数据的线性分组码构建和训练得到的;根据终端数据分类模型的输出结果,确定网络流量数据是否为异常数据,以及在网络流量数据为异常数据时对应的异常类型。本公开通过基于线性分组码构建网络流量数据的特征矩阵,可以提高异常数据检测的准确率。
  • 异常数据检测方法装置电子设备计算机可读介质

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