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公开(公告)号：CN115265454B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210856010.X
申请日：2022-07-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01B21/22
Abstract: 本发明涉及一种回转窑轴线平行度无线测量装置，属于平行度测量领域，包括控制系统安装部和测量目标结合部；控制系统安装部包括圆柱形的壳体，壳体内部设有控制系统，壳体一端设有人机交互模块，另一端设有锁紧机构的楔槽；测量目标结合部为圆柱体，其一端设有锁紧机构的楔块，另一端设有耐高温磁铁；控制系统安装部与测量目标结合部通过锁紧机构进行可拆卸连接，且控制系统安装部与测量目标结合部的轴心为同一直线；人机交互模块包括与控制器连接的显示模块、操作模块和开关，显示模块用于显示当前测量的数据信息、装置运行时间以及电池电量；操作模块用于对控制模块进行手动控制，开关用于管理控制系统的电源。
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公开(公告)号：CN115277159B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210869728.2
申请日：2022-07-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进随机森林的工业互联网安全态势评估方法，属于工业互联网安全技术领域，包括以下步骤：S1：收集安全数据和资产信息，建立工业互联网安全流量数据库；S2：得到数据集；S3：构造训练样本集和测试样本集；S4：将训练样本集输入梯度提升决策树进行训练，确定工业互联网中不同攻击特征的重要性分数，利用递归特征消除法提取其关键特征，构建随机森林攻击检测模型，利用训练样本集进行分类训练并保留其最优参数；S5：利用随机森林攻击检测模型对样本测试集进行攻击检测，根据不同攻击的量化指标计算网络安全态势值，评估网络的安全状况。本发明可用于评估工业互联网的安全状况，为工业互联网安全提供保障。
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公开(公告)号：CN115996135A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211103646.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法，属于工业互联网安全领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集工业互联网恶意行为攻击数据，构建工业互联网安全数据集；S2、对工业互联网安全数据集中的数据样本进行预处理；S3、对预处理后的工业互联网安全数据集进行特征组合优化，约简目标属性集，得到优化特征组合；S4、构建分类模型，对特征组合优化后的工业互联网恶意行为数据样本进行分类；S5、采用贝叶斯优化对分类模型的超参数组合进行自适应调整，保存最优模型，并对测试样本进行预测。本发明能更好地适应工业互联网的实时性要求，能在较短时间内对各类工业互联网恶意行为做出准确的判别。
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公开(公告)号：CN112544503B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202011355950.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种智能蜂箱的监测预警系统及方法，属于蜜蜂养殖领域。该方法包括：S1：数据监测：通过传感器获取蜂箱内部的温度、湿度以及巢脾重量，对收集的数据进行处理并传送至监控平台；S2：多级预警：根据蜂箱环境参数的变化，采用DBSCAN聚类算法，基于一组邻域来描述样本集的紧密程度，将蜂农对蜜蜂的关注等级划分为正常、数据波动大和超安全范围三个级别，实现实时报警；S3：分蜂预测：根据分析蜂箱内部温湿度的变化以及蜜蜂产蜜速度，采用BP神经网络算法进行分蜂状态等级预测，预测最佳人工分蜂时间。本发明能防止发生分蜂热，为蜜蜂提供优良环境，有效降低蜂农的劳动成本。
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公开(公告)号：CN111657778B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010496547.0
申请日：2020-06-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种伸缩式智能如厕扶助装置，属于如厕设备领域。该装置由动力装置、齿轮传动机构、伸缩手臂机构、链条张紧装置、升降托举单元和控制部分组成；齿轮传动机构与固定动力装置的主传动轴两端连接；伸缩手臂机构一端与齿轮传动机构连接，另一端通过链条张紧装置与升降托举单元连接；链条张紧装置设置在伸缩手臂机构的两边；控制部分包括控制器、智能报警设备和压力传感器，实时检测使用者的状态。本发明具有伸缩功能，提升了空间利用率，减速器中蜗轮蜗杆的自锁功能提升了机构的安全性，控制部分的实时监护功能又极大程度的保障了使用者的安全，解决了现有如厕辅助装置功能不完善的问题，满足使用者如厕的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111431938A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010334118.3
申请日：2020-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于胶囊网络的工业互联网入侵检测方法，属于互联网安全技术领域。首先对数据进行图像化处理以便于识别抽象特征，而后使用超深度卷积神经网络构建特征提取前端，同时引入全局平均池化层提高提取特征图的质量。在此基础上引入动态路由算法，通过迭代的方式对入侵数据特征进行聚类，在胶囊网络模块完成对各种攻击的检测分类。本发明使用多个池化层大幅减少数据维度，降低算法的空间复杂度。在反向传播(BP)过程中使用Adam方法作为优化算法，动态调整模型训练学习率，保证模型的平稳收敛以达到最优效果。与现有技术相比，本发明在工业互联网联网入侵检测中检测准确率高，有更低的误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN105824922B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610151146.5
申请日：2016-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明请求保护一种融合深层特征和浅层特征的情感分类方法，选用融合Doc2vec的深层特征和TF‑IDF的浅层特征来表示文本的特征，该融合方法不仅解决了Doc2vec中固定词特征表述不清楚的问题，而且也解决了TF‑IDF方法没有考虑到词语之间语义的问题，使得文本向量对于文本的表示更加清楚。选用SVM分类方法，分类器的分类性能较好。结合上述方法处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN108734011A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710250473.0
申请日：2017-04-17
Applicant: 中国移动通信有限公司研究院 , 中国移动通信集团公司 , 重庆邮电大学
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明实施例公开了一种软件链接检测方法及装置，所述方法包括：提取预定信息中用于下载软件的下载链接和所述下载链接以外的文本；提取所述下载链接的链接特征；提取所述文本的文本特征；根据所述链接特征及所述文本特征，判断所述下载链接是否为满足恶意软件下载链接判断条件的恶意链接。在本发明实施例中会同时提取预定信息中的文本和下载链接，并分别获得链接特征和与文本相关的文本特征，综合判断对应的下载链接是否为恶意链接，从下载链接自身及与其一起构成预定信息的信息内容的文本，这两个方面来判断对应的下载链接是否为提供恶意软件下载的恶意链接，具有判断正确率高的特点。与此同时，还具有实现简便及检测速度快的特点。
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公开(公告)号：CN108124261A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711308704.5
申请日：2017-12-11
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00 , Y02D70/34 , H04W40/32 , H04W12/12 , H04W24/08 , H04W40/10 , H04W40/14 , H04W52/0212 , H04W52/28 , H04W52/34
Abstract: 本发明涉及一种融合信誉评估与巡查机制的无线传感网安全成簇方法，属于无线传感网安全技术领域。该方法将信誉评估与巡查机制融合在一起，解决了现有无线传感网恶意节点检测识别技术检测率低、检测速率慢、耗费资源多、检测成本高、难以发现潜伏或伪装的恶意节点等问题。本发明采用对汇聚节点巡查到异常行为节点的惩罚机制，快速降低异常节点的信誉值，与现有的技术相比，这是一个针对无线传感网非正常攻击恶意节点检测的安全成簇方法，具有较高的恶意节点检测率、检测速率和节省能量、节点能量消耗均衡，以及实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN115996135B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202211103646.3
申请日：2022-09-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2415 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法，属于工业互联网安全领域。该方法具体包括如下步骤：S1、收集工业互联网恶意行为攻击数据，构建工业互联网安全数据集；S2、对工业互联网安全数据集中的数据样本进行预处理；S3、对预处理后的工业互联网安全数据集进行特征组合优化，约简目标属性集，得到优化特征组合；S4、构建分类模型，对特征组合优化后的工业互联网恶意行为数据样本进行分类；S5、采用贝叶斯优化对分类模型的超参数组合进行自适应调整，保存最优模型，并对测试样本进行预测。本发明能更好地适应工业互联网的实时性要求，能在较短时间内对各类工业互联网恶意行为做出准确的判别。
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