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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108664696A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810280894.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种冷水机组运行状态的测评方法及装置，该方法包括：实时获取冷水机组的实时监测数据；根据预设时间段内的历史监测数据和实时监测数据，构建预设动态模型；根据预设动态模型与实时监测数据，分析冷水机组的运行状态。本发明基于机器学习，通过建立冷水机组运行状态的预设动态模型，提供对冷水机组运行状态的分析结果，及时发现或预判冷水机组的异常或故障，提高冷水机组运行的稳定性、安全性。
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公开(公告)号：CN108445410A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810284398.4
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G01R31/36
Abstract: 本发明介绍了一种监测蓄电池组运行状态的方法及装置，该方法包括：获取待监测蓄电池组的当前监测数据；获取所述待监测蓄电池组的设定时间段的历史监测数据，并根据所述历史监测数据，利用机器学习算法建立运行状态分析模型；根据所述当前监测数据，利用所述运行状态分析模型，分析出所述待监测蓄电池组的运行状态。本发明能够及时发现或预判蓄电池组的异常或故障，提高蓄电池组的运行稳定性、安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN108664696B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810280894.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种冷水机组运行状态的测评方法及装置，该方法包括：实时获取冷水机组的实时监测数据；根据预设时间段内的历史监测数据和实时监测数据，构建预设动态模型；根据预设动态模型与实时监测数据，分析冷水机组的运行状态。本发明基于机器学习，通过建立冷水机组运行状态的预设动态模型，提供对冷水机组运行状态的分析结果，及时发现或预判冷水机组的异常或故障，提高冷水机组运行的稳定性、安全性。
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公开(公告)号：CN108445410B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201810284398.4
申请日：2018-04-02
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明介绍了一种监测蓄电池组运行状态的方法及装置，该方法包括：获取待监测蓄电池组的当前监测数据；获取所述待监测蓄电池组的设定时间段的历史监测数据，并根据所述历史监测数据，利用机器学习算法建立运行状态分析模型；根据所述当前监测数据，利用所述运行状态分析模型，分析出所述待监测蓄电池组的运行状态。本发明能够及时发现或预判蓄电池组的异常或故障，提高蓄电池组的运行稳定性、安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116821747A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310439834.1
申请日：2023-04-23
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于图文多模态信息融合的互联网不良应用分类识别方法，针对不良应用具有识别效果佳的优点。互联网不良应用分类识别方法包括：收集网站应用，并对网络应用进行类别标注；提取网站应用的应用名称并基于此构建第一向量；对网络应用进行沙盒运行，以获取网络应用的访问信息以及运行界面截图；基于访问信息构建第二向量；从运行界面截图中提取有效文本字符并基于此构建第三向量；融合第一向量、第二向量、第三向量，以获得融合向量；将融合向量作为输入，训练互联网不良应用分类识别模型，互联网不良应用分类识别模型包括全连接层、Softmax层、损失函数；基于训练完成的互联网不良应用分类识别模型对待识别的网站应用进行分类识别。
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