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公开(公告)号：CN112415447B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011208839.6
申请日：2020-11-03
IPC: G01R33/12
Abstract: 本发明公开了一种高频磁阻抗测试装置及方法。所述装置中的测试平台设置在亥姆霍兹线圈的内部；测试平台分别与调制处理电流源和高频阻抗分析仪连接；亥姆霍兹线圈与直流电源连接；处理器分别与高频阻抗分析仪和直流电源连接；测试平台包括第一双面覆铜板、设置在第一双面覆铜板上的模式转换开关和接线端子；第一双面覆铜板的一端与高频阻抗分析仪连接，另一端与负载连接；模式转换开关与调制处理电流源连接；处理器用于调节直流电源的输出电流从而控制亥姆霍兹线圈产生的外磁场的强度，以及得到待测金属纤维的制备态下的磁阻抗输出特性和退火态下的磁阻抗输出特性。本发明能实现对金属纤维原位电流调制处理和高频磁阻抗测试，提高测试精度。
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公开(公告)号：CN110967396B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN201911291834.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了基于磁珠浓度和模拟病变体形状的GMI生物磁测装置，包括阻抗分析仪、亥姆霍兹线圈、金属纤维、磁通门单轴磁力计、直流电源、电流换向器、数据采集卡、计算机、磁珠浓度可调平台和模拟病变体形状平台，金属纤维固定放置于磁珠浓度可调平台或模拟病变体形状平台上，金属纤维的两端与磁珠浓度可调平台或模拟病变体形状平台的接线端子电连接再与阻抗分析仪的输入端电连接，阻抗分析仪的输出端与计算机电连接，磁珠浓度可调平台或模拟病变体形状平台放置于亥姆霍兹线圈的内部，磁通门单轴磁力计的探头设置在亥姆霍兹线圈的内部，探头、金属纤维和亥姆霍兹线圈共轴线。本发明能实现基于金属纤维GMI效应对磁珠浓度和模拟病变体形状的探测。
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公开(公告)号：CN117834291A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410034635.7
申请日：2024-01-10
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本申请实施例公开了一种SDN环境下的DDoS攻击检测方法及装置，其中方法包括：对获取的网络流量数据进行预处理；将处理后的网络流量数据输入到已训练的攻击检测模型中进行检测，以识别网络流量为正常流量或攻击流量；其中，所述攻击检测模型部署在SDN网络的控制平面中，包括时间卷积网络和图卷积网络，且所述时间卷积网络用于提取所述网络流量数据的时间序列特征，所述图卷积网络用于提取所述网络流量数据的空间序列特征。本申请通过将TCN和GCN的优势结合起来提出DDoS攻击检测模型并将其部署在SDN的控制平面，进一步提高模型的泛化能力，能够有效提高在SDN网络架构下对DDoS攻击检测的准确率，降低误报率。
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公开(公告)号：CN116684138A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310657316.7
申请日：2023-06-05
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于注意力机制的DRSN和LSTM的网络入侵检测方法，对入侵检测数据集进行预处理，使用卷积模块和注意力机制模块提取输入的流量特征，得到带有通道和空间注意力机制的特征矩阵，利用DRSN提取空间特征；可以叠加更深层次的网络结构，挖掘更深入的空间特征信息，且通过软阈值化，进行噪声的去除。将空间特征输入到LSTM中进行训练，提取数据中的时序特征，通过不断更新权重参数，得到优化的DRSN‑LSTM入侵检测模型，将DRSN提取空间特征的优势与LSTM提取时序特征的优势结合起来，并且基于DRSN的去噪能力，能够有效的提升入侵检测的准确率并且降低入侵检测误报率，并且加强模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110967396A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911291834.1
申请日：2019-12-16
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了基于磁珠浓度和模拟病变体形状的GMI生物磁测装置，包括阻抗分析仪、亥姆霍兹线圈、金属纤维、磁通门单轴磁力计、直流电源、电流换向器、数据采集卡、计算机、磁珠浓度可调平台和模拟病变体形状平台，金属纤维固定放置于磁珠浓度可调平台或模拟病变体形状平台上，金属纤维的两端与磁珠浓度可调平台或模拟病变体形状平台的接线端子电连接再与阻抗分析仪的输入端电连接，阻抗分析仪的输出端与计算机电连接，磁珠浓度可调平台或模拟病变体形状平台放置于亥姆霍兹线圈的内部，磁通门单轴磁力计的探头设置在亥姆霍兹线圈的内部，探头、金属纤维和亥姆霍兹线圈共轴线。本发明能实现基于金属纤维GMI效应对磁珠浓度和模拟病变体形状的探测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109884680A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910220144.0
申请日：2019-03-22
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多核DSP的北斗_SINS紧组合导航系统及方法，所述系统包括：微惯性测量单元，用于测量载体的旋转角速度、加速度和所处环境的磁场强度信息；北斗卫星导航接收机，用于测量卫星的位置、伪距、伪距率信息和载体的初始速度与位置信息；多核DSP单元，用于采集微惯性测量单元数据和北斗卫星导航接收机数据，进行数据解析、选星、测距误差修正、SINS解算，对SINS的姿态信息进行估计，对北斗系统和SINS的伪距、伪距率数据进行融合，估计并补偿SINS位置误差和速度误差，之后对外输出高精度、高刷新频率的导航数据。本发明能够对源于多传感器的数据进行融合，并在多核DSP单元上进行数据处理，以实现高精度、动态性和抗干扰性较高的紧组合导航。
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公开(公告)号：CN115024182A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210716583.2
申请日：2022-06-23
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: A01G23/04 , A01G23/099 , A01G13/00 , A01C5/04
Abstract: 本发明属于农林植树技术领域，尤其为一种基于履带式的植树机器人高精度定位防撞结构，包括载料车以及安装在所述载料车顶部的控制主机，所述载料车底部的两侧均安装有行走轮，所述控制主机的外端面固定连接有控制面板，所述载料车顶部的一侧固定连接有油电转换器，所述载料车顶部的另一侧安装有植树组件，本装置通过设置的植树组件，能够保证树苗主体能够精确的掉落进挖好的坑内，能够自动进行翻土覆盖，不需要后期人工进行覆土，能够防止定位夹爪在充气泵的作用下对树苗主体外端面的撞击造成损害，保证树苗主体的完整性最终完成种植，通过设置的打孔组件，可以有效的减小石块与钻孔绞龙之间产生的碰撞，延长钻孔绞龙的使用寿命，便于使用。
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公开(公告)号：CN111380748B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010401272.8
申请日：2020-05-13
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环境试验的低载荷力学强度测试装置，包括支撑架，支撑架上设置有第一驱动装置、上卡具固定装置、第二驱动装置和下卡具固定装置，第一驱动装置能够驱动上卡具固定装置沿支撑架上下滑动，第二驱动装置能够驱动下卡具固定装置沿支撑架上下滑动；支撑架上还设置有检测装置、自增压液氮罐、多功能环境试验箱和工作站；检测装置用于对待测试样进行力学性能检测；多功能环境试验箱和自增压液氮罐共同配合为待测试样提供试验环境；第一驱动装置、第二驱动装置及检测装置分别与工作站电连接，工作站用于实现数据采集、数据处理、操控和可视化功能。本发明使用方便、可靠性高。
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公开(公告)号：CN111380748A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010401272.8
申请日：2020-05-13
Applicant: 内蒙古工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于环境试验的低载荷力学强度测试装置，包括支撑架，支撑架上设置有第一驱动装置、上卡具固定装置、第二驱动装置和下卡具固定装置，第一驱动装置能够驱动上卡具固定装置沿支撑架上下滑动，第二驱动装置能够驱动下卡具固定装置沿支撑架上下滑动；支撑架上还设置有检测装置、自增压液氮罐、多功能环境试验箱和工作站；检测装置用于对待测试样进行力学性能检测；多功能环境试验箱和自增压液氮罐共同配合为待测试样提供试验环境；第一驱动装置、第二驱动装置及检测装置分别与工作站电连接，工作站用于实现数据采集、数据处理、操控和可视化功能。本发明使用方便、可靠性高。
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公开(公告)号：CN117978458A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410047851.5
申请日：2024-01-12
Applicant: 内蒙古工业大学
IPC: H04L9/40 , H04W12/121 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F18/211
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于特征子集和TransGAN的入侵检测方法及装置，方法包括：对获取的网络数据集进行预处理；针对预处理后的数据集，通过混合特征选择方法进行特征提取得到特征子集；其中，混合特征选择方法包括由信息增益和随机森林两种方法集成的滤波器方法以及递归特征消除方法；通过已训练的TransGAN模型对特征子集中每一时间序列进行入侵检测，得到检测结果；其中，TransGAN模型包括基于Transformer构建的生成器和基于Transformer构建的判别器；生成器用于提取时间序列的上下文特征，判别器用于判定时间序列为正常数据或异常数据。该方法可以更好地适应不同的攻击方式，可以使得模型能够更好地泛化到新的攻击类型和未知的攻击模式，提高检测的准确率和鲁棒性。
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