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[发明专利]一种相敏光时域反射仪扰动信号检测与识别方法-CN201310158343.6有效
发明人：吴慧娟;李小玉;谢鑫;彭正谱;饶云江 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-05-02 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G01D21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种相敏光时域反射仪扰动信号检测与识别方法，其主旨在于进一步提高相敏光时域反射仪对外界扰动的检测与智能识别能力，降低系统在实际复杂噪声环境中误报率和虚警率，其以空间各点的纵向时间序列信号作为处理对象，提取其分形特征进行扰动检测和定位；通过小波变换对时间序列信号进行多尺度分解，利用起伏背景噪声、声波等时变干扰信号、真实入侵信号等不同类型扰动信号在多尺度时频轴上的分布差异，提取不同尺度下细节信号分量的能量特征，组成该信号的多尺度时频分布特征矢量，结合后向传播（BP）神经网络识别方法进行扰动信号具体属性的识别和分类。
一种相敏光时域反射扰动信号检测识别方法

[发明专利]一种基于平均压缩获取低频信息的对抗样本防御方法-CN202110536885.7有效
发明人：邓正杰;宋子安 -专利权人：海南师范大学;海南艾思伦教育科技有限公司
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本申请公开的一种基于平均压缩获取低频信息的对抗样本防御方法，通过第一卷积神经网络模型和第二神经网络模型分别识别对抗样本和根据对抗样本压缩提取的第二低频信息图像，然后综合这两个模型的识别结果，在检测干净的原始测试图像和扰动较小的对抗样本时，第一神经网络模型对于高频信息较为敏感且扰动对结果影响较小，所以此时第一神经网络模型的识别结果更可信，在对抗样本扰动较高时，第二神经网络模型对于高频的扰动不敏感，受到影响较小，且在压缩中会将扰动过滤掉一部分，所以此时第二神经网络模型的识别结果更可信。
一种基于平均压缩获取低频信息对抗样本防御方法

[发明专利]一种智能车间扰动预测方法-CN202310093910.8在审
发明人：苑明海;黄涵钰;李子晨;裴凤雀;顾文斌 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-02-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能车间扰动预测方法，针对车间扰动数据规模大、变化速度快、价值密度低及分布不均衡的特点，建立数据驱动的车间扰动预测模型，包括：采用改进ReliefF特征选择算法从车间扰动资源数据特征中筛选出对少数类样本识别贡献度高的特征，获取新的特征空间集合；在原始不平衡数据集上采用重采样方法构建最终的训练样本集；采用加权随机森林集成学习算法建立车间扰动预测模型，实现智能车间的扰动预测。本发明克服了由于原始扰动数据的极度不平衡特性导致的传统算法模型对少数类样本的识别预测率低的问题，该方法运用到智能制造环境下的车间生产过程中，能够实现车间扰动事件的有效预测，提高生产效率，提升企业的竞争力
一种智能车间扰动预测方法

[发明专利]一种无线电干扰识别的对抗样本生成方法及装置-CN202310877392.9在审
发明人：杨星;王阳阳;陆俊;温震宇;周叶剑;洪榛;许颢砾;胡书隆;郑豪杰;万锦昊 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H04B17/345 文献下载
摘要：本发明提供一种无线电干扰识别的对抗样本生成方法及装置，所述方法包括：构建无线电干扰信号识别模型，所述无线电干扰信号识别模型用于仿真无线电干扰信号的识别装置；基于干扰信号构建数据集，对所述无线电干扰信号识别模型进行训练，得到训练完毕的无线电干扰信号识别模型；构建用于确定干扰脉冲添加位置以及干扰脉冲幅度的约束模型；获取待发送的干扰信号，将所述约束模型作为目标约束函数，对所述训练完毕的无线电干扰信号识别模型进行差分进化算法求解，得到对抗性扰动因子，将所述对抗性扰动因子添加到所述待发送的干扰信号中，形成对抗样本。本发明产生脉冲形式的扰动，易于由干扰机生成。
一种无线电干扰识别对抗样本生成方法装置

[发明专利]一种光纤传感振动信号的识别方法-CN201410203040.6有效
发明人：唐超;胡挺;刘志强;张旭伟;杨军;杨庆瑞;时帅 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十四研究所;桂林大为通信技术有限公司;桂林信通科技有限公司
申请日： 2014-05-15 - 公布日： 2017-08-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明为光纤传感振动信号的识别方法具体步骤如下1，信号获取，得离散数字信号s(n)；2，加窗分帧，得第k帧的加窗信号sk(n)；3，计算得到第k帧的能量信号e(k)；4，得滑动平均处理后的能量信号e'(k)；5，扰动事件提取，e'(k)与动态阈值Th1和Th2比较，截取连续信号作为扰动事件信号，若无超过Th1的e'(k)，即无扰动事件发生；6，求扰动事件的MFCC参数；获取Y类事件的特征集；建立Y种扰动事件的模式库本识别方法提高了光纤传感信号识别的准确率，减少误报；单个扰动事件即可完成模式训练，降低了建库复杂度。
一种光纤传感振动信号识别方法

[实用新型]一种台区分支识别装置-CN201921761683.7有效
发明人：何艳飞;谌登;王磊 -专利权人：重庆物奇科技有限公司;航天中电科技（重庆）有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及电力系统检测装置技术领域，具体为一种台区分支识别装置，包括集中器和采集终端，集中器用于向采集终端发送消息以及接收采集终端发送的检测结果，集中器包括第一控制器和第一通信模块；采集终端包括第二控制器以及均与第二控制器电连接的扰动电流发生模块、第二通信模块、扰动电流检测模块和时钟模块，第二控制器用于接收集中器发送的消息并根据消息设置时钟模块的计时时间，第二控制器用于在时钟模块计时到达计时时间后控制扰动电流发生模块产生并发送扰动电流信号，以及控制扰动电流检测模块检测扰动电流信号本实用新型提供的一种台区分支识别装置，能够稳定、准确、快速的实现台区分支的识别，避免对电网设备造成影响。
一种区分识别装置

[发明专利]一种基于频域扰动的说话人识别系统查询攻击方法-CN202310335164.9在审
发明人：李武军;冷嘉怿;左楚霄 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频域扰动的说话人识别系统查询攻击方法，步骤如下：初始化基于频域的对抗扰动向量，然后进行循环：每次循环在全一向量和初始对抗扰动向量之间选择添加后刚好使得目标系统误判说话人身份的中间扰动；利用蒙特卡洛梯度估计方法获得在新扰动处的梯度；尝试将当前扰动按照梯度方向移动一段距离，这段距离通过如果移动后无法误导目标系统则将移动距离减半，重复这个过程直到可以成功误导目标系统，将经过移动后的扰动作为新的初始扰动参与到下一轮循环不断重复以上步骤，达到停止条件时，将中间扰动添加到原始音频上作为对抗音。本发明能够在低于200的查询次数内成功欺骗说话人识别系统，使目标系统错误判断语音中说话人的身份。
一种基于扰动说话识别系统查询攻击方法

[发明专利]使用用于扰动频率识别和抑制的扰动传感器的盘驱动器-CN200710006253.X无效
发明人：埃里克·G·鲍;仙波哲夫;马修·T·怀特 -专利权人：日立环球储存科技荷兰有限公司
申请日： 2007-02-07 - 公布日： 2007-08-29 - 主分类号： G11B5/596 文献下载
摘要：一种磁记录盘驱动器，具有用于在扰动频率改变时调整滤峰器的频率的扰动传感器和扰动频率识别器。该传感器和频率识别器独立于伺服控制环路，由此不依赖于头位置误差信号(PES)来预测扰动频率。滤峰器修改伺服控制环路的开环传递函数和误差抑止函数，以在所识别的频率上提供更高的抑止性。在道寻找期间或在需要时，可根据传感器信号的幅值或PES的幅值来将滤峰器切换为脱离伺服反馈控制器或从其解耦。
使用用于扰动频率识别抑制传感器驱动器

[发明专利]基于多尺度分析二维特征提取的电能质量复合扰动识别方法-CN202111519849.6在审
发明人：傅雷;汪思念;张弈坤;张立彬;朱添田 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于多尺度分析二维特征提取的电能质量复合扰动识别方法，通过采用小波包分解，对电能质量扰动信号进行精细划分，实现信号的多分辨率正交分解；同时结合改进S变换将一维电压时序信号转换为二维时频特征矩阵，实现电能质量扰动信号时频特征二维矩阵的自适应构建；引入拉普拉斯变换处理，实现图像锐化，最大化突出图像特征信息；最后，利用卷积神经网络实现对电能质量扰动不同模式的自动识别与分类。本发明可以更好的实现电能质量扰动信号多尺度多分辨率的特征提取，并对电能质量扰动事件类型进行快速、准确的辨识。
基于尺度分析二维特征提取电能质量复合扰动识别方法

[发明专利]基于时频空和神经网络的海底光缆扰动识别方法及系统-CN202210610020.5在审
发明人：何如龙;隗小斐;张青春 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于时频空和神经网络的海底光缆扰动识别方法及系统，其方法包括：获取目标海底光缆振动的时域、频域、能量以及时长信息；将所述目标海底光缆振动的时域、频域、能量以及时长信息，输入到训练完成的卷积神经网络中，得到目标海底光缆的扰动类别。本公开通过利用神经网络对时、频、空多维数据的特征提取，由于特征基于短时平均能量、频谱密度、持续时间等扰动特征信息，因此本公开能从时、频、空三维复合型数据中提取光缆受扰动范围、扰动源相对位置和扰动源移动速度等多维度事件信息，有效识别危害事件，提高系统威胁事件预警效能。
基于时频空神经网络海底光缆扰动识别方法系统

[发明专利]基于AlexNet网络的长输油气管线沿线施工扰动及泄漏识别方法-CN202110201069.0在审
发明人：严瑞锦;李俊;阮诗怡;刘莹莹;田彪;张紫琦;骆宏杰;曹豫其;刘楚琪;秦小川;裴文博;张訢炜 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于管道状态监测领域，公开了一种基于AlexNet网络的长输油气管线沿线施工扰动及泄漏识别方法，包括采集信号，建立数据库；信号处理；搭建AlexNet网络，进行训练和测试；优化AlexNet网络，进行识别等步骤。本发明提供的基于AlexNet网络的长输油气管线沿线施工扰动及泄漏识别方法，可靠性高，实现了全面的长输油气管线泄漏隐患及危险辨识，而且识别率高，此外，还实现了软硬件结合，可不受电流影响对光纤链路上的所有点进行检测本发明适用于长输油气管线沿线施工扰动及泄漏的识别。
基于 alexnet 网络输油管线沿线施工扰动泄漏识别方法

[发明专利]基于S变换的SDPQD信号识别方法、设备及系统-CN201110026926.4有效
发明人：蔡维;杨洪耕;锁娟;王建伟;邓春;赵燕坤 -专利权人：华北电力科学研究院有限责任公司
申请日： 2011-01-25 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于S变换的SDPQD识别方法、设备以及系统，该方法包括：采集变电站上的短时电能质量扰动SDPQD信号；将采集的SDPQD信号进行离散S变换生成时频矩阵；将所述的时频矩阵进行尺度缩放；根据预设的标准时频矩阵确定所述的时频矩阵各行的相似度值；根据所述的各行相似度值确定所述的时频矩阵的平均相似度值；根据所述的时频矩阵的平均相似度值识别所述的SDPQD信号。解决了现有技术中的识别方法只能对简单扰动信号进行识别，无法识别诸如暂态振荡、短时谐波等复杂扰动信号的问题。
基于变换 sdpqd 信号识别方法设备系统

[发明专利]一种采用时域压缩多分辨率快速S变换特征提取的电能质量扰动识别方法-CN201710948335.X有效
发明人：林琳;高兴泉;韩光信;孙明革;陈玲玲 -专利权人：吉林化工学院
申请日： 2017-10-12 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种采用时域压缩多分辨率快速S变换特征提取的电能质量扰动识别方法，应用于电能质量扰动信号分析与研究，其特点是：包括电能质量扰动信号仿真，对扰动信号进行多分辨率快速S变换处理，在确定特征的前提下具有科学合理，适用性强，效果佳，能够完成对复杂电能质量扰动信号进行识别等优点。
一种采用时域压缩分辨率快速变换特征提取电能质量扰动识别方法

[发明专利]一种基于二维离散余弦S变换的电能质量扰动识别方法-CN202111645068.1在审
发明人：杨猛 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于二维离散余弦S变换的电能质量扰动识别方法，包括以下步骤：步骤S1：将需要识别的一维电能质量扰动信号转换成二维图像矩阵；步骤S2：对转换成二维图像矩阵后的扰动信号应用二维离散余弦S变换方法，生成振幅矩阵本发明克服了现有技术的不足，能够准确高效识别17类电能质量事件，并且有较好的抗噪性，同时对复合扰动也有较高的分类准确率，为电能质量扰动分类问题提供了新的方法。
一种基于二维离散余弦变换电能质量扰动识别方法

[发明专利]基于MEEMD-CNN-BiLSTM-ATT混合模型的电能质量信号识别方法-CN202310908074.4在审
发明人：张锐;程政铎;于智龙;赵家辉 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-07-23 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开一种用于电能质量扰动识别的深度学习方法，属于电能质量分析领域。本发明利用经验模态分解(MEEMD)使未知电能质量扰动分解成数据集已有的扰动类型并进行识别，实现对数据集里不存在的电能质量扰动类型分类。本发明包括获得电能质量扰动数据作为输入；数据经过MEEMD，得到若干本征模态分量(IMF)；构建卷积‑双向长短期记忆网络模型(CNN‑BiLSTM)，输入IMF；数据经过CNN卷积层和池化层，提取IMF特征提取；经过BiLSTM，关注IMF未来与当前相关关系；经过注意力机制层(ATT)，突显特征向量权重；经过全连接层和Softmax分类器输出IMF类别；对所有IMF类别叠加实现信号识别。
基于 meemd cnn bilstm att 混合模型电能质量信号识别方法

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