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公开(公告)号：CN116032775B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202310025793.1
申请日：2023-01-09
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) , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04L41/14 , G06N20/10 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种面向概念漂移的工业控制网络异常检测方法，该方法以实时多维数据流作为目标数据。该方法在初始数据流上训练教师模型和单类支持向量机模型；对于每批次数据流，都基于教师模型训练一个新的学生模型；利用学生模型对当前批次数据流进行异常检测，并利用单类支持向量机模型清洗正常数据中的异常值以获得更新模型所需要的训练数据；利用旧的学生模型获得当前批次数据流和前一批次数据流的异常分数集，然后根据Hoeffding不等式计算模型的可靠性，从而计算模型的参数系数，利用参数系数更新模型以适应概念漂移。本发明可以有效解决异常检测模型在概念发生漂移时的效率衰减问题。
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公开(公告)号：CN116032775A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310025793.1
申请日：2023-01-09
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) , 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04L41/14 , G06N20/10 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , H04L41/142
Abstract: 本发明涉及一种面向概念漂移的工业控制网络异常检测方法，该方法以实时多维数据流作为目标数据。该方法在初始数据流上训练教师模型和单类支持向量机模型；对于每批次数据流，都基于教师模型训练一个新的学生模型；利用学生模型对当前批次数据流进行异常检测，并利用单类支持向量机模型清洗正常数据中的异常值以获得更新模型所需要的训练数据；利用旧的学生模型获得当前批次数据流和前一批次数据流的异常分数集，然后根据Hoeffding不等式计算模型的可靠性，从而计算模型的参数系数，利用参数系数更新模型以适应概念漂移。本发明可以有效解决异常检测模型在概念发生漂移时的效率衰减问题。
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公开(公告)号：CN108764353B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810546023.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学 , 国网甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种基于匹配度的大规模电力系统功率曲线分类方法。步骤包括：电力系统功率曲线的增量特性序列的计算；针对电力系统功率曲线的曲线距离定义；电力系统功率曲线匹配度的计算；基于曲线间匹配度的电力系统功率曲线分类方法；表征同类曲线的模式曲线计算。发明通过电力系统功率曲线增量特性序列的计算，在计及曲线时间上变化特性的基础，定义了针对电力系统功率曲线的距离及匹配度的定义及计算方法。本发明在曲线分类时候考虑到曲线在时间上的增量特性，更能符合电力系统需考虑功率曲线在时间变化要求，同时利用归一化的匹配度定义方法，可对不同基准值的电力系统功率曲线可采用同一匹配度阈值实现分类，简化了参数的设计。
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公开(公告)号：CN108764353A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810546023.0
申请日：2018-05-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 哈尔滨工业大学 , 国网甘肃省电力公司风电技术中心 , 国网甘肃省电力公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/6201
Abstract: 本发明提供了一种基于匹配度的大规模电力系统功率曲线分类方法。步骤包括：电力系统功率曲线的增量特性序列的计算；针对电力系统功率曲线的曲线距离定义；电力系统功率曲线匹配度的计算；基于曲线间匹配度的电力系统功率曲线分类方法；表征同类曲线的模式曲线计算。发明通过电力系统功率曲线增量特性序列的计算，在计及曲线时间上变化特性的基础，定义了针对电力系统功率曲线的距离及匹配度的定义及计算方法。本发明在曲线分类时候考虑到曲线在时间上的增量特性，更能符合电力系统需考虑功率曲线在时间变化要求，同时利用归一化的匹配度定义方法，可对不同基准值的电力系统功率曲线可采用同一匹配度阈值实现分类，简化了参数的设计。
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公开(公告)号：CN103281111B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310216412.4
申请日：2013-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 基于选择合并的解码转发协作系统的信号智能转发方法，涉及一种协作通信中的信号转发方法。为了解决对目的节点采用最大比合并器的信号转发方法极大地增加了目的节点接收机的复杂度的问题。所述方法所提出的智能中继适用于源节点S和中继节点R采用不同阶数的调制方式以提高频谱利用率的情况，能够充分利用瞬时的信道状态信息或平均的信道状态信息，采用功率分配、功率控制或基于信噪比的选择转发方法使最小化系统的误比特率，降低错误传播的影响，有效地提高解码转发协作传输的可靠性。它用于协作通信中的信号转发。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103281111A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310216412.4
申请日：2013-06-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 基于选择合并的解码转发协作系统的信号智能转发方法，涉及一种协作通信中的信号转发方法。为了解决对目的节点采用最大比合并器的信号转发方法极大地增加了目的节点接收机的复杂度的问题。所述方法所提出的智能中继适用于源节点S和中继节点R采用不同阶数的调制方式以提高频谱利用率的情况，能够充分利用瞬时的信道状态信息或平均的信道状态信息，采用功率分配、功率控制或基于信噪比的选择转发方法使最小化系统的误比特率，降低错误传播的影响，有效地提高解码转发协作传输的可靠性。它用于协作通信中的信号转发。
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公开(公告)号：CN103095360A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310062280.4
申请日：2013-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 一种自适应解码转发协作系统的信号选择合并方法，本发明涉及通信系统的分集接收方法，尤其涉及自适应解码转发协作系统的分集信号选择合并方法。本发明是要解决现有选择合并器无法有效地合并不同调制阶数的信号的问题。一、各支路信号的输入；二、最优比例系数的求解；三、基于比例系数的选择合并器信号的选择与输出，即完成了自适应解码转发协作系统的选择合并器信号的输出。本发明应用于通信领域。
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公开(公告)号：CN112861364B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110201190.3
申请日：2021-02-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于状态时延转换图二次标注的工控系统设备行为建模方法及装置，包括：(1)状态数据预处理；对状态数据执行离散变量二元化和连续变量二元化操作，生成多组二元状态集合；(2)状态时延转换图构建；对每个二元状态集合构建与之相对应的状态时延转换图；(3)基于环发现的初级标注；采用状态转换边和环的标注流程，进行初级标注；(4)基于时延特征聚类的二次标注；输出为行为模型中的各参数。本发明实现设备状态转换及相应持续时间的描述，本发明将实时水分配系统中过程设备实时产生的状态数据输入行为模型中，可以有效发现过程设备当前状态是否符合行为模型中描述的数据关系及转换关系，实现异常检测。
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公开(公告)号：CN103095360B
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：CN201310062280.4
申请日：2013-02-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 一种自适应解码转发协作系统的信号选择合并方法，本发明涉及通信系统的分集接收方法，尤其涉及自适应解码转发协作系统的分集信号选择合并方法。本发明是要解决现有选择合并器无法有效地合并不同调制阶数的信号的问题。一、各支路信号的输入；二、最优比例系数的求解；三、基于比例系数的选择合并器信号的选择与输出，即完成了自适应解码转发协作系统的选择合并器信号的输出。本发明应用于通信领域。
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公开(公告)号：CN110535146A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910793475.3
申请日：2019-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明提供一种基于深度确定策略梯度强化学习的电力系统无功优化方法，将确定性深度梯度策略算法应用于传统的电力系统无功优化问题之中，通过深度神经网络感知电力系统的电压状态，再利用强化学习方法做出相应的动作决策，以此来做出正确的发电机机端电压调整动作、节点电容器组投切动作、变压器分接头调整动作来调节电力系统中的无功功率分布，从而达到电力系统有功网损最小化，通过把神经网络分为在线网络和目标网络，避免了神经网络每次训练过程中参数更新和相邻训练产生关联，从而避免了电力系统无功优化陷入局部最优的问题。本发明在符合电力系统安全约束的前提下，通过减少电力系统网络损耗来提高电力系统运行的经济性。
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