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公开(公告)号:CN117041982B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202310762710.7
申请日:2023-06-26
Applicant: 中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)
IPC: H04W12/63 , H04W12/69 , H04W12/0431 , H04W12/041 , H04W12/02 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种空口传输数据的正确性检测系统及方法,包括:检测终端和远程检测设备;所述远程检测设备安装在待测移动终端上,所述检测终端与所述待测移动终端之间通过第一空口连接;所述检测终端用于:获取所述远程检测设备采集的第一当前定位数据,并利用所述第一空口,获取所述待测移动终端采集的第二当前定位数据;将所述第一当前定位数据作为标准数据,并基于所述标准数据与所述第二当前定位数据之间的定位数据差值,判定所述待测移动终端通过所述第一空口所传输的数据的正确性。本发明无需对待测移动终端内部进行程序改造和电路改造,在实现对通过空口传输的数据正确性(56)对比文件CN 112601230 A,2021.04.02CN 114765850 A,2022.07.19CN 101360322 B,2011.12.14CN 105323845 A,2016.02.10CN 115523861 A,2022.12.27JP 3731123 B2,2006.01.05US 4645993 A,1987.02.24徐冰;刘伟;李和平;佟长福;丁绍宇;周惠;毕立格.GPS RTK测量技术在灌区改造工程中的应用.水资源与水工程学报.2007,(第03期),全文.Shu Zhang ect..Fault Location Basedon Voltage Measurement at Secondary Sideof Low-Voltage Transformer inDistribution Network《.IEEE Transactionson Instrumentation and Measurement (Volume: 71)》.2022,全文.
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公开(公告)号:CN118410274A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410350931.8
申请日:2024-03-26
Applicant: 中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种多维深度检测方法、系统、计算机设备和存储介质,涉及数据聚类分析技术领域,方法包括:对含有多个时间序列数据的原始数据集进行预处理;提取预处理后的原始数据集中的深度非线性特征;基于所述深度非线性特征,构建多维深度空间特征;基于所述多维深度空间特征,进行多视角深度聚类分析。本发明不仅能够在多场景中进行应用,而且,具备良好的健壮性、泛化性、准确性和可靠性。这为时间序列数据无监督检测分析提供并扩展了一种更为有效的新手段。
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公开(公告)号:CN118410272A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410350837.2
申请日:2024-03-26
Applicant: 中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种用于检测的空间特征构建方法、系统、设备和存储介质,涉及数据处理技术领域,方法包括:对含有多个时间序列数据的原始数据集进行预处理;提取预处理后的原始数据集中的深度非线性特征;对深度非线性特征进行加权;基于核函数对加权后的深度非线性特征,进行高维空间映射转换,构建出多维深度空间特征。本发明能够逐步放大和提升样本之间的差异性、代表性和空间线性可分离性。
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公开(公告)号:CN118410273A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410350922.9
申请日:2024-03-26
Applicant: 中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种用于检测的深度特征提取方法、系统、设备和存储介质,涉及数据处理技术领域,方法包括:对含有多个时间序列数据的原始数据集进行预处理;结合卷积神经网络和自编码器,构建一维卷积自编码深度神经网络,对一维卷积自编码深度神经网络进行训练;利用训练好的一维卷积自编码深度神经网络,提取预处理后的原始数据集中的深度非线性特征。本发明设计一个新的简洁鲁棒的一维卷积自编码深度神经网络,来有效保障时间序列数据的深度非线性特征表示的稳定性和准确性,能够更准确提取预处理后的原始数据集中的深度非线性特征,解决了模型泛化性弱、训练难、特征提取不准确和代表性弱的问题。
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公开(公告)号:CN117041982A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310762710.7
申请日:2023-06-26
Applicant: 中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)
IPC: H04W12/63 , H04W12/69 , H04W12/0431 , H04W12/041 , H04W12/02 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种空口传输数据的正确性检测系统及方法,包括:检测终端和远程检测设备;所述远程检测设备安装在待测移动终端上,所述检测终端与所述待测移动终端之间通过第一空口连接;所述检测终端用于:获取所述远程检测设备采集的第一当前定位数据,并利用所述第一空口,获取所述待测移动终端采集的第二当前定位数据;将所述第一当前定位数据作为标准数据,并基于所述标准数据与所述第二当前定位数据之间的定位数据差值,判定所述待测移动终端通过所述第一空口所传输的数据的正确性。本发明无需对待测移动终端内部进行程序改造和电路改造,在实现对通过空口传输的数据正确性进行快速检测的同时,还提高了检测精度。
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