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公开(公告)号：CN114897079B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210548650.4
申请日：2022-05-20
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/2413 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 一种基于堆叠式自动编码器和KNN高斯优化算法的异常流量入侵检测方法，属于深度学习和计算机网络的交叉领域。本发明首先用堆叠式自动编码器进行特征提取，然后用KNN高斯优化算法对样本进行分类，得到最终的样本检测结果。经过多次实验验证，KNN高斯优化算法比传统KNN算法时间复杂度更低，精确率有所提高。本方法能够改善异常检测技术的运行速率及可扩展性，更适用于解决当前新攻击类型层出不穷的异常检测问题。
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公开(公告)号：CN102319302B
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201110293594.6
申请日：2011-09-27
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及赤芍总苷自微乳化软胶囊及其制备方法。采用的技术方案是：内容物由赤芍总苷、油相、表面活性剂和助表面活性剂，按质量比1:0.3~10:1~22:0~12组成。制备方法：称取处方量的油相、表面活性剂、助表面活性剂，通过搅拌或超声的方法使混合物搅拌均匀，再加入赤芍总苷，37℃搅拌或者超声使其溶解，然后灌封在软胶囊中，即得赤芍总苷自微乳化软胶囊制剂。本发明口服后能在体内自发乳化形成粒径在10~100nm的微乳，30min时累积释放率达95%以上，可以显著提高药物的生物利用度和稳定性，制备工艺简单易行，无需特殊设备即可制备。
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公开(公告)号：CN102319301A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110293561.1
申请日：2011-09-27
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及一种赤芍总苷渗透泵控释片及其制备方法。采用的技术方案是：赤芍总苷渗透泵控释片包括片芯和包衣膜，片芯由赤芍总苷、渗透压活性物质、pH调节剂、填充剂、润滑剂、黏合剂组成，包衣膜由包衣材料、增塑剂、致孔剂组成。本发明通过对片芯处方、包衣辅料、衣膜增重的优化筛选，成功制备赤芍总苷渗透泵控释片，在12小时内释放药物90%以上，符合零级动力学释药特征，其可以维持恒定的血药浓度、减少服药次数和毒副作用，对治疗心脑血管疾病具有显著疗效，能够满足市场需求。
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公开(公告)号：CN107729943B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201710992778.9
申请日：2017-10-23
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及信息反馈极限学习机优化估值的缺失数据模糊聚类算法及其应用，基本步骤如下：1)采用互信息计算并选择相关度较高的数据属性，依据这些属性选择不完备数据中的完备数据作为FELM网络的训练样本；2)初始化FELM网络的输入权值ω以及偏置值b；3)根据最近邻规则对缺失属性进行预填充，并根据训练样本训练FELM网络得到的误差对预填充值进行调整直至找到合理的数值进行填补，进而得到恢复后的完整数据集；4)初始化模糊C均值算法的参数，聚类数目c，模糊系数m，阈值ε及隶属度划分矩阵U（0）；5)通过迭代优化模糊C均值算法的隶属度划分矩阵U和聚类中心V得到最终的聚类结果。运用本方法能够充分利用数据样本及属性之间的关联性和完整数据样本及不完备数据样本的分布信息来得到更加合理的属性估值，从而使不完备数据集的聚类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN108106844A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711169602.X
申请日：2017-11-22
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种自适应参数调节的自动编码机的轴承故障诊断方法，基本步骤如下：1)对轴承振动信号的采样；2)对轴承信号的预处理；3)对深度网络代价函数，结点数与结构确定；4)参数自适应调节；5)故障划分。该方法首先对当前数据做出降噪处理，在降噪的同时也进行降维处理，并通过归一化后的‘干净’数据进入深度网络进行训练，通过稀疏自动编码器的特性，对边缘降噪走动编码器隐含层神经元进行稀疏性限制，结合Ada‑grad学习策略不断调节当前学习率的参数使其达到最优，从而达到一种快收敛，高精度的分类效果。最后通过与传统的自动编码机在轴承故障分类上进行对比，从而验证本发明的有效性和鲁棒性强的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107729943A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710992778.9
申请日：2017-10-23
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6226 , G06K9/6256 , G06K9/6277
Abstract: 本发明涉及信息反馈极限学习机优化估值的缺失数据模糊聚类算法及其应用，基本步骤如下：1)采用互信息计算并选择相关度较高的数据属性，依据这些属性选择不完备数据中的完备数据作为FELM网络的训练样本；2)初始化FELM网络的输入权值ω以及偏置值b；3)根据最近邻规则对缺失属性进行预填充，并根据训练样本训练FELM网络得到的误差对预填充值进行调整直至找到合理的数值进行填补，进而得到恢复后的完整数据集；4)初始化模糊C均值算法的参数，聚类数目c，模糊系数m，阈值ε及隶属度划分矩阵U（0）；5)通过迭代优化模糊C均值算法的隶属度划分矩阵U和聚类中心V得到最终的聚类结果。运用本方法能够充分利用数据样本及属性之间的关联性和完整数据样本及不完备数据样本的分布信息来得到更加合理的属性估值，从而使不完备数据集的聚类结果更加准确。
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公开(公告)号：CN114897079A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210548650.4
申请日：2022-05-20
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 一种基于堆叠式自动编码器和KNN高斯优化算法的异常流量入侵检测方法，属于深度学习和计算机网络的交叉领域。本发明首先用堆叠式自动编码器进行特征提取，然后用KNN高斯优化算法对样本进行分类，得到最终的样本检测结果。经过多次实验验证，KNN高斯优化算法比传统KNN算法时间复杂度更低，精确率有所提高。本方法能够改善异常检测技术的运行速率及可扩展性，更适用于解决当前新攻击类型层出不穷的异常检测问题。
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公开(公告)号：CN108106844B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201711169602.X
申请日：2017-11-22
Applicant: 辽宁大学
IPC: G01M13/045 , G05B13/02 , G05B13/04
Abstract: 一种自适应参数调节的自动编码机的轴承故障诊断方法，基本步骤如下：1)对轴承振动信号的采样；2)对轴承信号的预处理；3)对深度网络代价函数，结点数与结构确定；4)参数自适应调节；5)故障划分。该方法首先对当前数据做出降噪处理，在降噪的同时也进行降维处理，并通过归一化后的‘干净’数据进入深度网络进行训练，通过稀疏自动编码器的特性，对边缘降噪走动编码器隐含层神经元进行稀疏性限制，结合Ada‑grad学习策略不断调节当前学习率的参数使其达到最优，从而达到一种快收敛，高精度的分类效果。最后通过与传统的自动编码机在轴承故障分类上进行对比，从而验证本发明的有效性和鲁棒性强的特点。
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公开(公告)号：CN108707200A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810913833.5
申请日：2018-08-13
Applicant: 辽宁大学
IPC: C08B37/00
CPC classification number: C08B37/0003
Abstract: 本发明涉及狭山野豌豆中多糖的制备方法。采用的技术方案是：取狭山野豌豆，以水为溶剂，料液比为1g:25mL，按狭山野豌豆的重量，加入5.0％的纤维素酶和2.5％的木瓜蛋白酶，调节pH值为6.0～6.5，提取温度为50℃，提取3次，每次提取时间为60min，得提取液。本发明，具有提取条件温和，提取时间短，提取效率高，便于分离纯化，安全无污染的优点，适于狭山野豌豆多糖的制备。
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公开(公告)号：CN102319302A
公开(公告)日：2012-01-18
申请号：CN201110293594.6
申请日：2011-09-27
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及赤芍总苷自微乳化软胶囊及其制备方法。采用的技术方案是：内容物由赤芍总苷、油相、表面活性剂和助表面活性剂，按质量比1:0.3~10:1~22:0~12组成。制备方法：称取处方量的油相、表面活性剂、助表面活性剂，通过搅拌或超声的方法使混合物搅拌均匀，再加入赤芍总苷，37℃搅拌或者超声使其溶解，然后灌封在软胶囊中，即得赤芍总苷自微乳化软胶囊制剂。本发明口服后能在体内自发乳化形成粒径在10~100nm的微乳，30min时累积释放率达95%以上，可以显著提高药物的生物利用度和稳定性，制备工艺简单易行，无需特殊设备即可制备。
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