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]一种基于深度学习高效工业控制协议解析方法-CN202210201202.7有效
  • 宁博伟;宗学军;何戡;郑洪宇;杨忠君;连莲;孙逸菲 - 沈阳化工大学
  • 2022-03-03 - 2023-10-24 - H04L69/22
  • 一种基于深度学习高效工业控制协议解析方法,涉及一种工业控制协议解析方法,该方法从仿真平台和开源平台截获得工业控制系统流量数据报文,通过分析协议字段变化特征,采用无监督学习方法,投票专家算法(VE)对协议字段进行序列分割和格式特征推断。将经过处理字段序列特征作为输入,搭建加入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型(BiLSTM‑AM)并进行训练,使用softmax作为协议字段分类器,并且根据分类结果来实现工业协议字段分类结果预测。本发明基于加入注意力机制的双向长短期记忆神经网络模型,在未知工业协议预测和分类上达到了良好检测结果;解决了目前市面上多数网络协议逆向工具无法高效准确解析工业协议的问题。
  • 一种基于深度学习高效工业控制协议解析方法
  • [发明专利]一种工控网络流量实时入侵检测方法-CN202210366787.8有效
  • 连莲;王文诚;宗学军;何戡;杨忠君;郑洪宇 - 沈阳化工大学
  • 2022-04-08 - 2023-09-19 - H04L9/40
  • 本发明一种工控网络流量实时入侵检测方法,涉及一种互联网安全检测方法,本发明针对工业互联网实时流量的周期性特征,提供了一种入侵检测方法,该入侵检测方法对采集的正常流量进行滑动窗口分组构造正常流量特征,并设置正常流量哨兵;然后对采集的攻击流量进行滑动窗口分组构造攻击流量特征,并设置异常流量哨兵;接着通过这两个哨兵快速筛选实时流量中的绝对正常流量组和绝对异常流量组,对组中正常流量和异常流量掺杂的情况通过均值聚类将正常流量和异常流量分离,标记异常流量并反馈给可视化平台,以达到态势感知及入侵检测的目的。该方法有较高的检测成功率并且通过三个方面加快了入侵检测速度,进一步满足工业控制系统实时性的要求。
  • 一种网络流量实时入侵检测方法
  • [发明专利]一种基于SSA优化的可持续集成入侵检测方法-CN202210721435.X有效
  • 杨忠君;刘志 - 沈阳化工大学
  • 2022-06-24 - 2023-09-15 - H04L9/40
  • 一种基于SSA优化的可持续集成入侵检测方法,涉及一种网络入侵检测方法。本发明所述方法包括以下步骤:选择标准入侵检测数据集作为训练集和测试集。对数据进行预处理,预处理后的数据通过SSA来搜索使得模型分类性能最大化的特征子集。然后使用包含相应的特征子集的训练集对不同的模型进行训练,预测结果通过自适应集成决策过程来结合。最后使用测试集进行测试。本发明解决了目前基于机器学习模型的网络入侵检测方法面对复杂多类别流量数据分类困难,以及难以获取使得模型最优化的特征子集等问题。本发明可有效检测复杂的多类别流量数据,与传统入侵检测方法相比,具有较高的检测精度,同时本发明还具有可持续集成的特点,可不断集成新的ML模型以优化现有模型。
  • 一种基于ssa优化可持续集成入侵检测方法
  • [发明专利]一种基于可视化胶囊网络入侵检测方法-CN202310431641.1在审
  • 杨忠君;黄晴;宗学军;何戡;张继雪 - 沈阳化工大学
  • 2023-04-21 - 2023-08-15 - H04L9/40
  • 本发明公开了一种基于可视化胶囊网络入侵检测方法,涉及一种网络的入侵检测方法,该方法包括数据处理,模型训练和模型分类三个步骤。首先搜集历史网络安全数据并进行预处理,再对全体数据进行归一化,按比例缩放。然后将样本数据进行可视化处理,使其从一维数据变为具有空间信息的二维矩阵,以此更加适配深度学习模型,对可视化过程中的碰撞特征采用信息熵加权平均算法进行选取,以此构建新的特征值,提高网络效果。使用社交网络搜索算法对胶囊网络结构进行寻优,确定最佳参数。最后对实时采集的网络数据进行网络入侵分类检测。本发明提高了对网络攻击的检测率,降低了误报率。
  • 一种基于可视化胶囊网络入侵检测方法
  • [发明专利]一种基于双重特征选择和贝叶斯优化物联网入侵检测方法-CN202310190110.8在审
  • 杨忠君;刘志;黄晴;张继雪 - 沈阳化工大学
  • 2023-03-02 - 2023-07-28 - H04L9/40
  • 一种基于双重特征选择和贝叶斯优化物联网入侵检测方法,涉及一种物联网入侵检测方法,本发明对捕获的流量数据提取特征并添加标签,进而获得描述流量行为特征的流量特征集。对流量特征集进行预处理。通过双重特征选择模块对流量特征集中的无关或弱相关特征进行剔除,以降低模型复杂度并提高模型检测效率。使用LightGBM对选择后的特征集进行交叉验证评估,并采用贝叶斯优化方法实现检测模型参数的快速调优。最后对调优后的检测模型,使用全部的特征集进行训练,然后将训练完成的检测模型嵌入到物联网设备中进行流量的实时监测。相比于现有入侵检测方案,本发明具有更小的模型体积,更低的内存占用以及更高的检测效率等优点。
  • 一种基于双重特征选择贝叶斯优化联网入侵检测方法
  • [发明专利]一种基于优化随机森林的工控网络异常检测方法-CN202310045012.5在审
  • 宗学军;王润鹏;何戡;杨忠君;连莲;郑洪宇;孙逸菲;宁博伟 - 沈阳化工大学
  • 2023-01-30 - 2023-05-26 - G06F18/2431
  • 本发明公开了一种基于优化随机森林的工控网络异常检测方法,涉及一种工控网络安全检测方法。该方法对数据集进行特征提取并利用主成分分析降维,划分训练集与测试集,考虑异常检测效率和准确率低的问题,利用改进鲸鱼算法优化随机森林模型。将柯西变异和自适应动态惯性权重相结合,一方面利用柯西变异算子增加种群多样性,避免算法陷入局部最优;另一方面引用自适应动态惯性权重因子提高种群全局搜索能力,加快算法收敛速度。结本发明有着更高的准确率和较强的适应性,更适合工业环境。此外,在国内石油化工行业信息安全重点实验室的油气集输全流程工业场景攻防靶场上进行验证实验,证明了本发明在实际应用中有较高的检测精度。
  • 一种基于优化随机森林网络异常检测方法
  • [实用新型]一种机械维修用手持式工具-CN202223054465.4有效
  • 夏泽林;徐显海;杨忠君;杨有为;王明煜;陈震前 - 夏泽林
  • 2022-11-17 - 2023-01-31 - B23B45/02
  • 本实用新型公开了一种机械维修用手持式工具,涉及机械维修工具技术领域,包括第一主体、钻头,所述第一主体的一侧固定连接有连接头,所述第一主体的内部开设有第一安装槽,所述第一安装槽的一侧固定安装有第二电机,所述连接头的内部开设有第二安装槽,所述第二安装槽的内部设置有连接块,所述连接块的一侧固定连接有转动杆,所述转动杆的一端与第二电机的输出端固定连接,本实用新型的有益效果为:通过开启电磁铁可以使铁块向电磁铁移动,通过铁块的移动可以带动移动板向电磁铁移动,从而对弹簧进行压缩,通过移动板的移动可以带动卡块向第三安装槽内部移动,从而可以解除与钻头的卡接,从而便于对钻头进行安装拆卸。
  • 一种机械维修用手工具
  • [发明专利]一种改进社交网络和神经网络的入侵检测方法-CN202210929517.3在审
  • 杨忠君;王琪 - 沈阳化工大学
  • 2022-08-03 - 2022-12-02 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种改进社交网络和神经网络的入侵检测方法,涉及一种改进网络的入侵检测方法,该方法首先在社交网络算法中加入混沌初始化以及精英机制,形成改进社交网络算法,提高社交网络算法的寻优能力。将所述BP神经网络的运行参数编码作为改进社交网络的个体,使用混沌初始化进行种群初始化,将误差函数作为改进社交网络算法的适应值函数,多次迭代后选择适应度最优的参数作为所述BP神经网络的初始权值和阈值进行训练,最后将训练好的所述BP神经网络应用于入侵检测的分类器中。本发明方法通过改善BP神经网络因初始参数随机化导致的易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点,从而提高了BP神经网络在网络入侵检测中检测准确率。
  • 一种改进社交网络神经网络入侵检测方法
  • [发明专利]一种基于虚实结合技术的反应器温度自适应控制系统-CN202210382746.8在审
  • 杨忠君;李鑫 - 沈阳化工大学
  • 2022-04-13 - 2022-08-12 - G05D23/30
  • 一种基于虚实结合技术的反应器温度自适应控制系统,涉及一种反应器温度自适应控制系统,包括PLC可编程控制器、WinCC、现场工控设备和MATLAB/Simulink仿真器;PLC可编程控制器通过PROFIBUS通信协议的DP总线与PLC400进行信号通信;PLC可编程控制器通过IP/TCP协议的以太网接口与现场工控设备进行实时数据传输;WinCC通过PROFIBUS总线方式采集实时数据,通过OPC通信技术将实时数据再传输到MATLAB中;该控制系统能够根据设计的温度值实现反应器温度的稳定控制,保证反应器安全运行,即实现工业智能控制;此反应器温度控制稳定,既能有效减小超调量,又能缩短调节时间,保证了系统安全稳定运行,实现了工业控制的智能控制。
  • 一种基于虚实结合技术反应器温度自适应控制系统
  • [发明专利]一种基于深度学习的工业控制流量协议识别方法-CN202210366791.4在审
  • 李群峰;郑洪宇;宗学军;何戡;杨忠君;连莲;孙逸菲 - 沈阳化工大学
  • 2022-04-08 - 2022-08-09 - H04L9/40
  • 一种基于深度学习的工业控制流量协议识别方法,涉及一种提高工业控制模型运行方法,本发明将其划分为训练数据集和做测试数据集;通过数据加强将训练数据集调整数据的不平衡性,将处理过后的数据作为下一层的输入;使用最大似然估计计算最优标注序列,通过训练得到最高条件概率对输入数据进行标记;使用MLP作为协议识别的分类器,效果不理想可以优化权重参数,继续学习直到模型最优化,将此模块与真实工控环境结合达到实时监测的效果。本发明绕过了私有协议的预特征处理以及人工提取特征值,避免不必要的困难与损失;实现对工业控制系统协议的实时自动有效解析识别,达到流量监测与分类,避免恶意流量攻击工业系统,保障工业控制系统的安全,提高工业环境的工作效率。
  • 一种基于深度学习工业控制流量协议识别方法
  • [发明专利]一种单连杆柔性机械臂跟踪控制方法-CN202210277091.8在审
  • 杨忠君;董楚妍 - 沈阳化工大学
  • 2022-03-21 - 2022-08-05 - G05B13/04
  • 一种单连杆柔性机械臂跟踪控制方法,涉及一种机械臂跟踪控制方法,本发明为一种针对非对称时变全状态约束下的单连杆柔性机械臂轨迹跟踪控制方法,通过直流电动机控制的单连杆柔性机械臂系统的动力学模型,通过选择合适的状态以及对未知有界扰动和跟踪轨线进行合适的约束,在实际控制器的设计中,将反步法应用于自适应模糊实际控制器的设计中,为了防止约束越界,本发明在反步法设计的每一步中同时还引入了新的tan型非对称时变阻碍李雅普诺夫函数,设计相应的控制律和自适应律,保证无论初始条件如何,实现最终一致有界的跟踪控制效果,而且不对称时变约束可以在有限时间之后实现。
  • 一种连杆柔性机械跟踪控制方法

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