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公开(公告)号：CN119561736A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411662511.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进SeqGAN的协议模糊测试方法及系统，属于协议模糊测技术领域。该方法包括：收集基础数据并对数据进行预处理，设计生成测试用例的生成器Gα以及分别用于评估测试用例的通过率和多样性的判别器Dγ和Dλ，设计混合奖励，并基于混合奖励采用两个判别器对测试用例进行评估；对生成器和两个判别器设计对应的损失函数，并分别进行梯度更新，进行并完成训练。该系统的测试用例生成模块用于执行协议模糊测试方法得到测试用例，再通过模糊测试执行模块执行测试，日志模块记录测试结果和中间过程响应。本发明确保了生成序列的准确性，显著提升了生成用例的多样性，从而更有效地覆盖协议的边界情况，增强了协议模糊测试的效率和覆盖率。
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公开(公告)号：CN119402125A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411581685.3
申请日：2024-11-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络中的跨域时钟同步方法，属于时间同步技术领域。该方法包括：建立基于中转时钟的多域时钟同步网络拓扑；中转时钟根据主域同步报文获取主时钟时间，并与相邻设备进行链路延时测量报文交互，记录相应的时间戳并得到链路延时；将获取的主时钟时间、各时间戳、链路延时传递至中转时钟内的同步误差补偿预测模块，同步误差补偿预测模块进行计算时钟时间偏移结果，并对误差补偿进行预测；再根据计算的误差补偿预测值对本地时钟进行频率和相位调整，再发送从域同步报文至相邻的从时钟设备，并依次进行从域同步报文的转发以及时钟校正。本发明能够尽可能地消除累积的诸如抖动、时延变化以及网络拥塞等误差。
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公开(公告)号：CN118965259A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410995990.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及工业智能预测性维护领域，特别涉及一种基于可解释深度特征融合网络的工业智能预测性维护方法，包括：获取含有噪声的齿轮箱振动数据；通过建立具有物理信息约束的可解释特征提取模块对获取数据的特征进行初步的提取和噪声抑制；利用具有全局和局部特征融合能力的双分支特征融合模块整合包括长距离依赖和局部依赖的多尺度特征；利用分类器将高维特征进行降维输出得到最终故障识别结果；并对模型的诊断流程进行可解释性分析。本发明通过将具有确定物理理论支撑的信号处理技术嵌入到深度神经网络中，在提升模型故障识别准确率的同时，有效提高了模型推理结果的可解释性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118673470A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410689012.3
申请日：2024-05-30
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院
IPC: G06F18/27 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种滚动轴承剩余寿命预测方法和系统，该方法包括：获取待预测的样本数据，将其输入到训练好的剩余寿命预测神经网络中获得输出预测结果，剩余寿命预测神经网络包括特征编码器和回归预测器，在其训练过程中，利用特征编码器从源域样本数据中初步提取特征；利用时间混合对比域适应训练模块计算对比损失，利用对比损失迭代训练特征编码器，实现从目标域样本数据特征中进一步提取互信息作为一种高级特征；利用细粒度结构域适应训练模块计算域判别损失和源域样本数据和目标域样本数据之间的细粒度匹配程度，利用域判别损失和细粒度匹配程度迭代训练特征编码器，实现进一步提取源域与目标域之间的域不变特征。该系统包括：输入接口、输出接口、处理器、计算机可读存储介质和存储的程序指令，其中，处理器调取程序指令进行剩余寿命预测神经网络训练；调取训练好的剩余预测神经网络的程序指令，指令特征提取器对所述待检测的滚动轴承振动数据进行特征提取，将提取的特征输入回归预测器进行预测处理，得到预测结果。本发明有效地提高滚动轴承剩余使用寿命预测结果的准确率。
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公开(公告)号：CN117560106A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311515451.4
申请日：2023-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络中时间触发流量的调度方法，属于时间敏感网络领域，包括以下步骤：S1：提出先行调度算法和后行调度算法，再分别进行后处理，得到先行调度算法和后行调度算法的变体；S2：构造阶段，采用贪心随机算法，逐一为时间敏感网络中的每条TT流预测S1所述四种算法对于当前流的调度结果，选择最优的α种组成候选列表，再从候选列表中随机选择一种用于调度该流，形成初始可行解；S3：搜索阶段，获得步骤S2生成的初始可行解作为当前解，每次从当前解中移除最多β条流的调度信息，然后重新调度这些流形成临近解，通过将临近解与当前解进行比较，选取更优解作为当前解继续进行搜索，到达给定时间后输出一个历史最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115378536A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210980923.2
申请日：2022-08-16
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 重庆邮电大学
IPC: H04J3/06 , H04L41/0803 , H04L41/12 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种多域时间敏感网络控制平面的流配置方法和系统，所述方法包括：建立多域时间敏感网络拓扑模型，多域时间敏感网络拓扑模型包括控制平面和数据平面；在接收到流请求时，基于每个域内CNC和CUC之间的交互，配置CNC和CUC的流参数；基于每个域内CNC与东西向管理器之间的交互，配置CNC和东西向管理器的可达性信息；基于相邻域的东西向管理器之间的交互，配置东西向管理器的边界端口和流状态；基于配置完成后的每个域的CUC、CNC和东西向管理器完成数据流的传输。本发明的流配置方法，能够在不修改现有TSN标准的情况下实现按需端到端边界延迟流保留和配置，使不同TSN域之间可以相互作用，同时提高安全性。
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公开(公告)号：CN111447615B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202010191883.4
申请日：2020-03-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/041 , H04W12/0433 , H04L9/30 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种适用于分簇无线传感器网络模型的对密钥管理方法，属于无线通信技术领域。该方法采用基于组合公钥算法来生成对密钥。在互相认证双方身份标识符的过程中，利用身份标识符生成的组合私钥、身份标识符加密形成的密文及系统时间生成的认证码完成簇头和组内节点之间身份标识鉴别；在对密钥更新中，组内节点的组合矩阵的更新由各组簇头节点动态的分配。组内节点利用对密钥更新消息中的隐藏证人完成对密钥更新命令合法性的鉴别。该方法不仅减小了整个网络的计算开销和存储开销，实现了真正意义上的分簇无线传感器网络模型的对密钥管理，而且保障了整个网络的前向安全和后向安全，提高了无线传感器网络在运行时的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111447186B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202010188279.6
申请日：2020-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L69/40
Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络帧复制与消除和无缝冗余互联方法，属于工业控制技术领域。该方法通过在邻接HSR环网的骨干交换机输出端口增加冗余标签转换功能，实现骨干网和子网不同冗余协议的互联，保证整个网络的可靠性。该方法由基于以太网的骨干网和子网构成的网络拓扑为基础，其中骨干网交换机实现FRER机制，子网实现HSR机制,分别保证骨干网络和子网的网络通信可靠性，通过在网络设备中增加转换模块，实现整个网络的互联，从而保证整个网络的容错性能。
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公开(公告)号：CN114389944A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210194178.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0803 , H04L47/6275
Abstract: 本发明涉及一种面向工业应用的时间敏感网络完全分布式配置方法，属于工业控制技术领域。与完全集中式配置方法不同的是，该方法没有一个集中的网络配置实体，并不需要包括整个网络的信息，交换机依据自身本地信息管理库生成流量调度方案，实现时间敏感网络的完全分布式配置；当网络中流量发生注册或注销时，其传输路径上的时间敏感网络交换机仅需更新本地信息管理库，并生成新的流量调度方案，该方法简化了面向工业应用的时间敏感网络配置管理，降低了运算配置时间，同时保证了时间敏感流量的确定性调度。
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公开(公告)号：CN109639735B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN201910067479.3
申请日：2019-01-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种IPv6工业无线网络安全等级的测试方法，先通过因果图法对安全等级测试进行测试用例设计，并提出一种测试用例优先级排序方法，对每个安全等级中的安全要素进行优先级排序，以确定测试顺序，从而可以尽早的发现系统中存在的错误或缺陷，提高了检测速率，降低测试执行成本。
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