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公开(公告)号：CN215300666U
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202122959907.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京六方云信息技术有限公司 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本实用新型公开了工业互联网安全传输装置，包括：控制单元、协议转换单元、加密单元、解密单元、通信单元和设备指纹管理单元，其中，所述控制单元分别与所述加密单元、解密单元、通信单元和设备指纹管理单元连接；所述协议转换单元与所述设备指纹管理单元连接；所述加密单元分别与所述设备指纹管理单元和通信单元连接；所述解密单元分别与所述通信单元和设备指纹管理单元连接。本实用新型的工业互联网安全传输装置具有能够对待传输工业信息数据进行设备指纹生成、加密和设备指纹认证，实现数据的安全传输等优点。
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公开(公告)号：CN120032191A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510510088.X
申请日：2025-04-23
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出了一种基于动态超前迭代的对抗样本生成方法及系统，属于人工智能安全技术领域；方法包括：对原始图像预处理，生成初始对抗样本；初始化运行参数，将运行参数和初始对抗样本输入到替代模型中进行迭代计算，每次迭代前计算超前因子，根据当前迭代次数判断迭代过程阶段并动态调整超前因子；基于累积动量和动态调整后的超前因子计算超前位置和损失函数梯度，基于损失函数梯度更新累积动量，并生成对抗样本，利用裁剪函数得到最终生成的对抗扰动；当达到最大迭代次数，对原始图像添加最终生成的对抗扰动，生成最终的对抗样本；若否，则重复执行上述步骤。有效解决了固定偏移量的局限性，动量稳定性以及梯度估计准确性的问题。
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公开(公告)号：CN114627847B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210231973.0
申请日：2022-03-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G10K11/178 , G10L21/0216 , G10L25/30
Abstract: 本发明属于主动降噪技术领域，提供了一种基于频谱映射的主动降噪方法及系统，基于频谱映射，将噪声信号或者到噪声的语音信号输入LSTM网络对噪声信号或者带噪声语音信号中的噪声信号的频谱进行映射输出，根据相消干涉原理对噪声进行抵消，达到在误差麦克风处降低噪声声压级的目的，最后将误差信号用于计算损失函数并反馈给LSTM网络，直至网络损失函数最小并达到收敛状态，此方法将深度学习的知识用于主动降噪领域，不但提高了降噪效果，并且降低了传统信号处理方法对硬件设备的依赖问题。
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公开(公告)号：CN118335092A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410748437.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明属于语音信号处理技术领域，提供了一种基于多尺度残差注意力的语音压缩方法及系统，包括获取语音信号；对语音信号进行卷积操作，得到第一特征，对第一特征进行操作，得到第一特征的残差和恒等映射；将残差和恒等映射相加得到第一输出特征，对第一输出特征进行特征提取，经过多次操作得到注意力分数，将注意力分数分别与残差和恒等映射相乘，经过多次操作得到第三输出特征；对第三输出特征进行多级迭代量化，得到第一矢量，第二网络根据接收到的第一矢量的索引，在码本中找到相应的量化矢量，将所有量化矢量相加，得到重构矢量；对重构矢量解码输出合成语音，并对生成语音的真伪通过判别器进行判断。本发明能够提高合成语音的质量。
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公开(公告)号：CN113543295B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110719226.7
申请日：2021-06-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东山科智能科技有限公司
IPC: H04W52/04 , H04L1/1607 , H04L1/18 , H04B11/00
Abstract: 本发明公开了基于声波通讯的数据传输方法及系统，包括一发送设备和至少一接收设备，所述任一接收设备均具有唯一的ID，且所述发送设备和所述接收设备均具有声音播放和拾取功能，所述数据传输方法包括以下步骤:首先，一探测设备帧首先被所述发送设备周期性地发送，所述接收设备如果接收到该探测设备帧，则所述接收设备会向所述发送设备回复一探测应答帧；其次，所述发送设备发送的数据帧中记载有帧号和该接收设备ID，相邻数据帧的帧号是连续的；最后，所述接收设备将所有缺少和数据校验错误数据帧的帧号发送给所述发送设备，所述发送设备重传，直到所有数据帧被所述接收设备正确地接收。本发明有效地提高了数据通讯的波特率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033490B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202110443273.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F21/60 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01H17/00
Abstract: 本公开提供了一种基于声音信号的工业设备通用故障检测方法及系统，获取待识别的工业设备音频数据；将获取的音频数据输入到预设分类模型中，得到故障检测结果；其中，在基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型中，提取梅尔频率倒谱系数特征和短时过零率特征，将获取的特征通过BP神经网络编码并计算编码后的向量距离超球体圆心的距离，依照距离得到检测评分，根据评分与预设阈值的对比得到故障检测结果；本公开利用基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型，能够最大限度上模拟人的判断行为，实现了快速精准的故障检测。
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公开(公告)号：CN116659829A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310500680.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
Abstract: 本发明涉及故障检测技术领域，提供了一种机械设备异常检测方法、系统、存储介质及设备，包括：获取机械设备运行声音；对机械设备运行声音进行变换，得到对数梅尔频谱；基于对数梅尔频谱，采用异常检测模型，进行机械设备异常声音检测；所述异常检测模型训练所采用的训练集，通过对原始训练集进行时移、音量增益、变换、噪声注入和数据增强得到；其中，变换包括，对每个帧进行傅里叶变换得到频域表示，将频域表示映射到梅尔刻度上并分成若干个频带，并对每个频带的能量取对数。增加了数据样本数量和多样性，有助于提高异常检测模型的性能。
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公开(公告)号：CN115858792A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310132159.8
申请日：2023-02-20
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于图神经网络的招标项目名称短文本分类方法及系统；方法包括：获取待分类的招标项目名称；对文本进行分词处理；将分词结果输入到训练后的短文本分类模型中，输出分类结果；训练后的短文本分类模型，对分词结果提取出语义图的特征矩阵；对分词结果构建顺序图，得到顺序图的特征矩阵；对分词结果提取出文本特征，将文本特征分别映射到语义图的特征矩阵和顺序图的特征矩阵中，得到映射后的语义图特征矩阵和映射后的顺序图特征矩阵；实现语义图和顺序图的图内传播和图间传播，对招标项目名称短文本进行分类，得到分类标签；本发明能够解决现有人工标注效率不高和信息资源严重浪费的问题。
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公开(公告)号：CN115171642A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210795721.0
申请日：2022-07-07
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G10K11/178 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于主动降噪技术领域，提供了一种基于改进的循环神经网络的主动降噪方法及系统，该方法包括获取待降噪信号数据；基于待降噪信号数据和训练好的改进的循环神经网络模型对噪声信号进行滤波控制，生成滤波后的信号；其中，所述改进的循环神经网络模型的构建过程为：采用门控循环单元替换传统循环神经网络中的隐藏单元中的tanh函数，形成了一个带有门控的RNN网络，同时使用遗忘门和记忆门对具有时间相关性的噪声信号进行处理；对滤波后的信号通过次级路径模型模拟得到抗噪声信号；依据相消干涉原理，根据抗噪声信号对噪声信号进行消除得到去噪后的信号。不仅保证了信号的时间相关性，而且提高了训练效率。
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公开(公告)号：CN114896403A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210565193.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学 , 山东山科智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开了基于门控机制的企业二级行业分类方法及系统，包括：获取待分类的企业信息；将待分类的企业信息，输入到训练后的企业二级行业分类模型中，输出企业二级行业分类结果；其中，训练后的企业二级行业分类模型，其工作原理是：获取待分类企业信息的单词特征向量，再从单词特征向量中提取企业信息的上下文向量；然后，将单词特征向量与上下文向量进行拼接；对拼接后的向量分别提取上下文特征和局部显著特征；对提取的两种特征进行加权融合，将融合后的特征进行分类，得到最终分类结果。本发明减少了传统二级行业分类中的人力开支，缩短了企业行业分类的系统执行时间，且分类结果准确、系统安全。
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