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[发明专利]一种基于编队行驶的控制器智能决策方法及系统-CN202311084948.5在审
发明人：张龙;段续庭;赵一翰;吴诒轩 -专利权人：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
申请日： 2023-08-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明提出一种基于编队行驶的控制器智能决策方法及系统，属于智能控制技术领域。所述方法根据车辆编队中各个车辆的状态参数和车辆行驶约束条件建立车辆编队的非线性路径跟踪表达式模型；基于车辆编队的非线性路径跟踪表达式模型配置车辆编队的控制器，控制器包括安全控制器和先进控制器；根据车辆编队的运行指标确定车辆编队的安全等级；当安全等级超过控制器切换阈值时，将车辆编队的控制器从安全控制器切换到先进控制器。本发明在线实时监测系统运行状态，精准决策控制器安全等级并实现控制器的平稳切换，同时解决控制器切换过程中系统的瞬态突变问题，在保障车辆编队的行驶安全性前提下提升编队行驶性能。
一种基于编队行驶控制器智能决策方法系统

[发明专利]一种面向大数据的骨干网多业务流量估计方法及系统-CN202010157077.5有效
发明人：聂来森;吴诒轩;尚润泽;王蕙质 -专利权人：西北工业大学青岛研究院
申请日： 2020-03-09 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向大数据的骨干网多业务流量估计方法及系统。本发明的方法基于压缩感知技术，利用测量矩阵约束动态变化矩阵，建立动态变化矩阵约束函数，然后基于动态变化矩阵约束函数，求解层析成像模型的优化模型，实现低频分量的估计，本发明将压缩感知技术与网络层析成像技术结合，克服了网络层析成像模型的病态特性，提高网络流量估计的精度，并无需直接测量骨干网的所有端到端网络流量，提高了骨干网流量获取的效率。
一种面向数据骨干业务流量估计方法系统

[发明专利]一种基于强化学习的骨干网络流量确定方法及系统-CN201911086872.3有效
发明人：聂来森;王蕙质;尚润泽;陶醉;吴诒轩;潜梦羽;武子钰 -专利权人：西北工业大学青岛研究院
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04L43/0876 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强化学习的骨干网络流量确定方法及系统，所述方法包括：根据获取的骨干网络中所有的链路、所有的路由器和所有的端口，确定路由矩阵；根据路由矩阵，确定即刻奖赏矩阵；根据即刻奖赏矩阵，确定累计奖赏矩阵；对累计奖赏矩阵进行强化学习，确定最优累计奖赏矩阵；根据最优累计奖赏矩阵，确定骨干网络中待测量的路由器；判断所述待测量的路由器是否小于端到端流量阈值；根据判断结果判断是否直接测量待测量的路由器的流量，进而确定骨干网络流量。本发明所提供的一种基于强化学习的骨干网络流量确定方法及系统，能够保证网络流量确定的准确性。
一种基于强化学习骨干网络流量确定方法系统

[发明专利]一种基于深度强化学习的车联网入侵检测方法及系统-CN202110389696.1有效
发明人：孙文韬;吴诒轩;聂来森;宁兆龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的车联网入侵检测方法及系统，该方法包括：计算历史时刻流量数据的统计特征；基于深度强化学习算法‑‑深度确定性策略梯度算法建立流量预测模型；所述流量预测模型的输入为所述统计特征，输出为预测流量；基于深度确定性策略梯度算法建立入侵检测模型；所述入侵检测模型的输入为所述统计特征以及所述预测流量，输出为流量阈值；通过比较所述预测流量和所述流量阈值进行车联网入侵检测。本发明能够兼顾车联网的复杂多变性、基础设施服务器端计算资源有限性和网络入侵检测的准确性，更符合实际。对于车联网这种复杂的系统，本发明提出的基于深度强化学习的入侵检测方法相比于目前多用的其他方法有更好的性能。
一种基于深度强化学习联网入侵检测方法系统

[发明专利]一种基于生成对抗网络的网络入侵检测方法及系统-CN202110389604.X在审
发明人： 吴诒轩;孙文韬;聂来森;宁兆龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的网络入侵检测方法及系统。该方法包括：对待检测网络流量采用训练好的生成对抗网络模型进行网络流量入侵检测；在训练生成对抗网络模型时，采用一种攻击数据集对一个基于生成对抗网络的单攻击入侵检测模型进行训练的方法，生成多个训练好的单攻击入侵检测模型；利用待训练网络流量输入每个训练好的单攻击入侵检测模型的输出结果，对基于生成对抗网络的多种类攻击入侵检测模型进行训练，生成训练好的多种类攻击入侵检测模型；根据多个训练好的单攻击入侵检测模型和一个训练好的多种类攻击入侵检测模型，生成训练好的生成对抗网络模型。采用本发明的方法及系统，能够识别网络中的多种类型攻击。
一种基于生成对抗网络入侵检测方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的流量异常检测方法及系统-CN202010630672.6在审
发明人： 吴诒轩;尚润泽;孙文韬;聂来森;宁兆龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的流量异常检测方法及系统。本发明从网管中心获取历史网络流量，并将所述历史网络流量表示为流量矩阵；以整流线性单位作为激活函数，以基于马氏距离的损失函数作为损失函数，构建卷积神经网络；根据所述流量矩阵，利用所述卷积神经网络预测网络流量，获得网络流量预测值；获取当前网络流量，结合所述网络流量预测值，利用贪心算法学习确定基于阈值的异常检测机制的误差阈值；根据所述当前网络流量、所述网络流量预测值和所述误差阈值，利用基于阈值的异常检测机制确定流量误差，实现网络流量的异常检测，提高了流量异常检测的准确性。
一种基于卷积神经网络流量异常检测方法系统

[发明专利]一种IP骨干网网络流量确定方法和系统-CN201911086587.1在审
发明人：聂来森;吴诒轩;尚润泽;王蕙质 -专利权人：西北工业大学青岛研究院
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种IP骨干网网络流量确定方法和系统。所述方法包括：构建深度信念网络模型；所述深度信念网络模型为以链路负载数据的快拍数据为输入，以端到端流量值的快拍数据为输出的神经网络模型；采集IP骨干网网络的链路负载数据；将所述链路负载数据进行归一化处理，得到先验测量值；提取所述先验测量值中的快拍数据；将所述先验测量值中的快拍数据输入所述深度信念网络模型，确定所述IP骨干网网络的端到端流量值的快拍数据；根据所述端到端流量值的快拍数据，确定所述IP骨干网网络的流量值。本发明提供的IP骨干网网络流量估计方法和系统，能够提高网络流量估计的准确性，且具有估计效率高的特点。
一种 ip 骨干网络流量确定方法系统

[发明专利]一种确定无线网格网络流量的方法-CN201911086592.2在审
发明人：聂来森;尚润泽;吴诒轩;赵畅菲;吴甜司;李田丰;乔宁;王蕙质 -专利权人：西北工业大学青岛研究院
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定无线网格网络流量的方法和系统。所述方法包括：构建深度信念网络模型；采集待检测无线网格网络的端到端流量，并将端到端流量作为第一网络流量的先验测量值；对先验测量值进行零均值处理，并获得处理后的零均值网络流量值的低频分量和高频分量；将低频分量输入深度信念网络模型，获得网络流量的低频预测值；采用空‑时压缩感知技术预测高频分量，获得网络流量的高频预测值；将网络流量的低频预测值和网络流量的高频预测值进行离散小波变换，获得端到端流量的预测值，即获得待检测网络的流量值。本发明提供的预测无线网格网络流量的方法和系统，能够对网络流量进行精确预测，且具有预测难度低的特点。
一种确定无线网格网络流量方法

[发明专利]一种用于监测集成电路NBTI老化效应的数字型监测电路-CN201510926510.6在审
发明人：姚剑婷;张跃军;刘画池;贾徭;吴诒轩;王超 -专利权人：宁波大学
申请日： 2015-12-14 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： G01R31/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于监测集成电路NBTI老化效应的数字型监测电路，包括用于产生参考信号的第一传感器、用于产生老化信号的第二传感器、相位偏差比较器、比较电路和输出电路，第一传感器的输出端和比较电路的第一输入端连接，相位偏差比较器的输出端分别与比较电路的第二输入端、比较电路的第三输入端和比较电路的使能端连接，第二传感器的输出端和比较电路的第四输入端连接，比较电路的输出端和输出电路连接，第一传感器采用的VCO电路作为参考电路，第二传感器采用的使用一段时间的VCO电路作为老化产生电路；优点是消除监测器自身存在的老化效应对老化监测结果造成的不良影响，老化监测数据准确度较高。
一种用于监测集成电路 nbti 老化效应数字型电路

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