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公开(公告)号:CN118869303A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410939716.1
申请日:2024-07-12
Applicant: 上海船舶运输科学研究所有限公司 , 上海海事大学 , 武汉理工大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及海洋物联网入侵检测技术领域,提出了一种基于联邦学习和深度学习的智慧海洋物联网入侵检测方法,将机器学习中的联邦学习框架与基于深度学习技术实现的入侵检测模型相结合,使单个全局模型能够执行多个分类任务,保护客户端数据隐私,通过批量联邦聚合算法FedBatch通过动态调整保留因子的值来调整全局模型历史信息的保留量,解决由于通信环境不稳定导致存在较多掉队者对全局模型的聚合过程产生较大影响,改进后的联邦学习算法更适应于海上通信环境。
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公开(公告)号:CN110260949A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910677222.X
申请日:2019-07-25
Applicant: 上海海事大学
IPC: G01F23/296 , G01F23/00 , G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种智能船舶油量无线监控系统及其方法,该系统包含:位于船舶液舱上部的超声波液位计,用于减少干扰回波的导波管、无线中继模块、中心计算机和岸上数据中心;工作时,超声波液位计向液面发射超声波,超声波传至液面后返回至超声波液位计,其根据自身记录的发射和接收的时间间隔,进行液位信息的换算,随后将换算的液位信息以串行信号的方式由无线中继模块传至中心计算机,中心计算机将所述液位信息进行处理、记录,得到液舱液位信息,再将液舱液位信息发送到岸上数据中心进行存储。其优点是:将超声波液位计、导波管等相结合,构建了一种智能船舶油量无线监控系统,推动了智能机舱的发展,也为船舶智能航行提供了一个更便捷的方式。
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