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公开(公告)号：CN119766913A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510253040.5
申请日：2025-03-05
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: H04L69/22 , H04L69/06 , G06F18/23 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种面向未知报文格式的协议类型自适应聚类方法，包括：将报文字节序列向量化，得到每一段报文对应的二维向量；构建报文特征增强模块，通过报文向量对齐技术和混合专家自注意力机制，统一不同维度的报文向量，并增强模型在提取特征时的类别特化能力；基于对比学习的自适应聚类，通过计算报文向量相似度和报文格式距离来生成邻接矩阵，并利用邻接矩阵进行拉普拉斯过滤生成对比视图，通过对比学习得到用于聚类的报文向量；根据报文向量进行聚类质量评估生成最优聚类数，结合最优聚类数对报文向量进行聚类得到聚类结果。本发明能够有效提取报文语义特征，进而处理在报文种类及类型均未知的情况下，报文聚类效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN115034282B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210384481.5
申请日：2022-04-13
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/084 , G06N5/01
Abstract: 本发明提供了一种异常数据检测模型的构建方法、异常数据检测方法及系统，该构建方法利用无标记数据和携带异常标记的异常数据训练神经网络模型，以得到最终的异常数据检测模型。通过异常检测模型来检测海量数据中的异常数据，提高检测准确性。
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公开(公告)号：CN111966513B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202010895515.8
申请日：2020-08-31
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种无先验知识Coflow的多级队列调度方法、装置及其调度设备，该方法为：在执行产生Coflow的作业时，选择已经包含执行该作业所需的数据的主机节点和/或网络负载最小的主机节点作为计算节点；在按照多级队列的优先级顺序对Coflow中的流量进行调度时，若主机节点的发送端口产生闲置空间，优先采用闲置空间进行流量调度。本发明基于节点的状态信息为Coflow的流量进行合理放置，并优化主机节点的发送端口在多级队列调度过程中产生的闲置空间，降低整体的Coflow完成时间，提高数据中心的性能。
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公开(公告)号：CN118399631A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410499337.5
申请日：2024-04-24
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: H02K1/278
Abstract: 本发明属于永磁电机领域。公开了一种弱化振动的永磁电机磁极结构及其弱化振动方法，其技术方案采用表贴式永磁电机磁极结构。该结构包括改进后的磁极结构。所述改进后磁极结构的上表面有三个凹槽、下表面有一个凹槽。对于含有n个磁极的永磁电机转子，每个磁极具有相同的结构。与传统表贴式永磁电机磁极结构相比，该结构增大了三次谐波磁密和五次谐波磁密，有效抑制了电机振动，提高了电机性能。
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公开(公告)号：CN118094443A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410487675.7
申请日：2024-04-23
Applicant: 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王虹岚 , 李静 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 胡游君 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 刘军 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于差分多分辨率分解的时间序列异常检测方法，包括：利用快速傅里叶变换对输入的时间序列进行周期性分析，得到时间序列的周期成分及每个周期成分对应的权重；构建多分辨率分解网络，以分解的方式将不同周期成分分离，将每一层分离出的周期成分的重构表示聚合得到最终的重构表示；其中，在多分辨率分解网络中，基于差分法按周期大小将时间序列分解为差分序列和残差序列两部分，差分序列包含着对应周期的周期性；再通过双路对比学习架构分别对残差序列和差分序列进行时序依赖建模，利用细粒度对比学习方法得到相应的时间表示，组合得到每个周期成分的重构表示。本发明能够有效处理时间序列异常检测中的异常过度泛化问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116886314A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311014272.2
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 唐跃中 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 方晓蓉 , 何旭东 , 潘晨灵 , 张皛 , 邵佳炜 , 刘文意 , 胡游君 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 刘军 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健 , 钱李烽 , 位雪银 , 李静
Abstract: 本发明公开了一种基于指纹深度提取技术的物联网设备识别方法及系统，包括流量数据处理、深度信息提取、指纹生成、参数训练和设备分类。首先将pcap文件划分为会话并提取会话信息矩阵，通过基于自学习的图注意力神经网络和基于Inception的时间卷积神经网络分别学习会话信息矩阵不同非隐私信息序列间的依赖关系和会话数据包之间的时间依赖关系，再通过全卷积Transformer进一步提取特征，生成设备指纹，接着基于多分类交叉熵损失函数，利用Adam优化算法更新神经网络参数，最后利用分类器实现设备分类。本发明结合会话信息矩阵多种属性信息，实现了高质量的指纹生成技术，提升了物联网设备识别方法的可扩展性，避免了物联网设备识别方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN110941542B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201911076540.7
申请日：2019-11-06
IPC: G06F11/34
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性网络的集成高维数据异常检测系统，包括对应于高维数据中每一维度的单层系统和与每一维度的单层系统连接的总成集成模块；单层系统包括：数据模块；异常打分模块，第一输入端与数据模块连接；选择模块，输入端与异常打分模块的第一输出端连接；弹性网络模块，输入端与选择模块连接，输出端与异常打分模块的第二输入端连接；单层集成模块，与异常打分模块的第二输出端连接；总成集成模块与每一维度的单层集成模块连接。此方法解决了高维数据异常检测的个体预测误差大，检测精度低和稳定性差的问题，实现了高维数据个体预测模型的小误差、高精度，保证了异常检测的稳定性。
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公开(公告)号：CN115348159B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210958306.2
申请日：2022-08-09
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器和服务依赖图的微服务故障定位方法及装置，包括：实时监测与收集微服务系统运行指标数据；基于自编码器模型判断微服务系统是否存在异常；构建服务调用关系图以刻画故障传播途径；关联微服务的运行状态与系统资源利用率从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重；通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务。克服了现有微服务故障定位方法中需要人工设定各类监测指标阈值进行异常诊断的问题，提高故障定位的准确性。
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公开(公告)号：CN114142708B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202111445492.1
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种低推力波动次级模块化永磁同步直线电机，属电机技术领域。该低推力波动次级模块化永磁同步直线电机，包括初级组件和次级组件，次级组件为模块化结构，由单元次级和虚拟磁极交替排列而成，单元次级的极距为τr，虚拟磁极的极距为τv，虚拟磁极的虚拟永磁体与相邻单元次级的永磁体极性相反。通过虚拟磁极的极距τv计算整个电机的等效极距τe，并根据整个电机的等效极距τe计算确定电流频率，从而降低推力波动和法向力波动。该结构实现了次级的模块化，使得长行程电机的次级具有长度和轨迹灵活可调的特点，可应用于各种自动化智能生产线上。
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公开(公告)号：CN115348159A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210958306.2
申请日：2022-08-09
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/0677 , H04L41/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器和服务依赖图的微服务故障定位方法及装置，包括：实时监测与收集微服务系统运行指标数据；基于自编码器模型判断微服务系统是否存在异常；构建服务调用关系图以刻画故障传播途径；关联微服务的运行状态与系统资源利用率从而计算服务调用关系图中每个节点的异常权重；通过改进的加权PageRank算法推断和定位引发异常的故障微服务。克服了现有微服务故障定位方法中需要人工设定各类监测指标阈值进行异常诊断的问题，提高故障定位的准确性。
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