-
公开(公告)号：CN113946829A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111169746.1
申请日：2021-10-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于车联网安全技术领域，提供了一种基于区块链的车联网分布式信任机制。该机制中提出了一种新的信任模型，模型将整个车联网分成不同的自治区域，每个自治区域内部的RSU自主进行自治区内部的信任机制的运行，在自治区域内部使用临时区块链达成自治区域内部数据一致性，在自治区域之间通过永久区块链共识机制达成数据全局一致性。通过提出新的信任计算方法和改进永久区块链共识机制来使信任机制可用并使区块链更新速度加快。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117708656A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410160245.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/04 , G06F18/213 , G06N3/094 , G06N3/0985 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种面向单源域的滚动轴承跨域故障诊断方法。通过源域样本训练域生成模块，生成多个伪域样本；源域样本和生成的伪域样本同时训练任务诊断模块，输出预测的轴承健康状态；交替训练域生成模块和任务诊断模块；训练过程中，域生成模块通过最大限度地提高伪域样本与源域样本之间的分布差异以及伪域样本之间的分布差异，模拟未知目标域，同时通过正则化保持伪域样本与源域样本的语义一致性和流形一致性保证生成伪域样本的有效性；通过训练得到的域生成模块和任务诊断模块，从单域泛化得到未知目标域。本发明的方法相比于现有主流方法具有更强的有效性和优越性。
-
公开(公告)号：CN113946829B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111169746.1
申请日：2021-10-08
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于车联网安全技术领域，提供了一种基于区块链的车联网分布式信任系统。该机制中提出了一种新的信任模型，模型将整个车联网分成不同的自治区域，每个自治区域内部的RSU自主进行自治区内部的信任机制的运行，在自治区域内部使用临时区块链达成自治区域内部数据一致性，在自治区域之间通过永久区块链共识机制达成数据全局一致性。通过提出新的信任计算方法和改进永久区块链共识机制来使信任机制可用并使区块链更新速度加快。
-
公开(公告)号：CN117664567B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410122877.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种面向多源域不平衡数据的滚动轴承跨域故障诊断方法。特征提取模块从轴承原始振动信号中自动提取故障特征。状态预测模块，利用特征提取模块提取的特征预测轴承健康状态，最小化所有源域样本的分类损失。对比语义对齐模块，利用特征提取模块提取的特征计算对比语义对齐损失，最小化各个源域之间的对比语义对齐损失。权重生成模块，利用每个源域中各个故障类别的样本数量分布情况生成权重，分别对分类损失和对比语义对齐损失进行加权。最终利用特征提取模块和状态预测模块实现跨域故障诊断。本发明既解决跨域潜在的巨大分布差异，又可以处理多源域的数据不平衡问题。
-
公开(公告)号：CN117708656B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410160245.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 东北大学
IPC: G06F18/24 , G01M13/04 , G06F18/213 , G06N3/094 , G06N3/0985 , G06N3/0475
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种面向单源域的滚动轴承跨域故障诊断方法。通过源域样本训练域生成模块，生成多个伪域样本；源域样本和生成的伪域样本同时训练任务诊断模块，输出预测的轴承健康状态；交替训练域生成模块和任务诊断模块；训练过程中，域生成模块通过最大限度地提高伪域样本与源域样本之间的分布差异以及伪域样本之间的分布差异，模拟未知目标域，同时通过正则化保持伪域样本与源域样本的语义一致性和流形一致性保证生成伪域样本的有效性；通过训练得到的域生成模块和任务诊断模块，从单域泛化得到未知目标域。本发明的方法相比于现有主流方法具有更强的有效性和优越性。
-
公开(公告)号：CN117664567A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410122877.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，公开了一种面向多源域不平衡数据的滚动轴承跨域故障诊断方法。特征提取模块从轴承原始振动信号中自动提取故障特征。状态预测模块，利用特征提取模块提取的特征预测轴承健康状态，最小化所有源域样本的分类损失。对比语义对齐模块，利用特征提取模块提取的特征计算对比语义对齐损失，最小化各个源域之间的对比语义对齐损失。权重生成模块，利用每个源域中各个故障类别的样本数量分布情况生成权重，分别对分类损失和对比语义对齐损失进行加权。最终利用特征提取模块和状态预测模块实现跨域故障诊断。本发明既解决跨域潜在的巨大分布差异，又可以处理多源域的数据不平衡问题。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.018 seconds)
