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公开(公告)号：CN107544289A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710933882.0
申请日：2017-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种机车ATO系统展示装置，包括：列车调度仿真系统、列车机车运行监控系统、列车微机网络控制系统、ATO系统、机车模拟运行环境装置；其中：列车调度仿真系统，用于完成模拟调度信息的产生和发送；列车机车运行监控系统负责记录线路信息和机车实时运行的状况信息；列车微机网络控制系统用于记录并且显示机车控制的机车性能实时信息；机车模拟运行环境装置根据调度信息、实时运行状况及线路信息，通过机车模型计算下一个时间单位的状态，并将结果反馈到机车ATO系统展示装置的列车机车运行监控系统和列车微机网络控制系统。整个系统实现了子系统的划分，明确了子系统的功能，各个子系统可以根据需要用不同的方式实现和替换，增加了灵活性。
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公开(公告)号：CN107423761A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710605526.6
申请日：2017-07-24
Applicant: 清华大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于特征选择和机器学习的轨道机车节能优化操纵方法，其特征在于具体包括以下步骤：步骤1、完成数据的收集与预处理，得到标准的数据集；步骤2、利用特征选择的算法对步骤1中的预处理之后的数据集进行特征的选择；步骤3、利用步骤2中特征选择后新的标准数据集，分别对速度变化模式预测模型及档位变化模式预测模型进行训练；步骤4、进行分类预测。本发明通过特征选择和机器学习的手段，简化轨道机车节能优化操纵问题的处理过程，减小求解过程中对人工分析和领域知识的依赖，在较短时间内得到轨道机车节能优化操纵序列，并能够得到更加节油的操纵序列。
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公开(公告)号：CN107272407A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710450602.0
申请日：2017-06-15
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/02
Abstract: 本发明涉及一种ATO系统行程方案的评价方法及系统，其根据ATO系统的性能参数，确定影响ATO系统行程方案的优化性能的各个因素；基于AHP分析方法，以定性和定量结合的方式确定所述各个因素的权重；分别根据每一因素的表征函数，计算每个因素对应的评价结果，并根据得到的每个因素对应的评价结果及对应的权重计算整个ATO系统的总评价结果；判断该ATO系统的行程方案的总评价结果值是否大于设定的评价结果阈值，并当确认大于时，选定该总评价结果值对应的ATO系统行程方案作为实际运行的ATO系统行程方案。本发明的评价考虑全面，能够更为真实地反映出所规划的ATO系统行程方案的性能。
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公开(公告)号：CN106844949A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710039035.X
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种用于实现机车节能操作的双向LSTM模型的训练方法。其步骤为:采集司机历史驾驶数据与机车运行监控日志，作为初始训练数据；对初始训练数据进行预处理，得到训练数据集和测试数据集；如果是初次训练，则直接初始化模型的各个参数，否则在上一次双向LSTM模型的基础上继续训练双向LSTM神经网络模型，并保存训练好的模型；应用训练过的模型对测试数据集做仿真测试，得到新的初始训练数据；将新的初始训练数据和上一训练阶段的训练数据一起作为初始训练数据。不断进行该步骤至模型收敛。本发明提出的特征设计方法、模型设计方法以及迭代训练方法能够充分利用数据信息，提升模型的档位预测能力。
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公开(公告)号：CN106777809A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710025882.0
申请日：2017-01-13
Applicant: 清华大学 , 中车信息技术有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于实际运行数据的机车牵引计算模型校准方法。本发明基于从机车运行原始数据中离线获得的操纵档位、运行速度等序列，通过反向拟合的方法构建机车牵引计算模型，再通过正向验证的方式验证模型的准确性。在构建机车牵引计算模型中，首先基于机车日志记录得到机车牵引力和制动力，然后根据LKJ基础数据或线路建造数据获得加算阻力，在此基础上再按照推算公式获得速度和力之间的对应序列，再通过拟合的方式构建机车牵引计算模型。本发明基于实际运行数据拟合的机车牵引计算模型能更好的适应现场复杂的线路环境并减少统计误差，并将反向拟合和正向验证结合，能够更好的保证模型的适应性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106775992A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710038009.5
申请日：2017-01-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供了一种冗余计算机系统任务补偿方法，其中任务根据任务之间资源和时序关系划分为不同的任务类型，系统冗余结构是完全镜像的，具有相同的程序逻辑和数据块，维护系统调度标志，在系统运行过程中，周期性的采集系统任务的已执行数量、已分配的数量，计算系统的负载；根据系统负载调度标志与系统超载阈值判定系统的执行方式；系统按照设计的冗余结构进行表决运行；对系统总任务集进行分配并计算任务集调度补偿代价。该方案充分利用冗余系统的硬件优势。在系统正常运行时，系统利用冗余结构，实现备份恢复、表决等功能，体现出容错计算的特征；在高负载的特殊情况下，经过系统的判定，实现负载分配。
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公开(公告)号：CN103955135A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410209160.7
申请日：2014-05-16
Applicant: 北京清软英泰信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: G05B13/00
Abstract: 本发明提供了一种基于双层模式曲线的机车优化操纵序列计算方法，其特征在于，双层模式曲线中的上层模式曲线进行给定路线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习，下层模式曲线进行各个区段内对机车运行速度模式曲线的学习。再利用从优秀司机操纵数据中提取的模式曲线来求解机车优化操纵序列。本发明的方法避免了对全局进行搜索，提升了算法效率，降低了计算复杂度。随着对越来越多的数据加入学习使用和对数据更加细致的筛选处理，本发明计算方法能更加逼近一个更优解，可重复利用性高，能够在不同线路上多次运行，不需要更改算法本身的策略。
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公开(公告)号：CN119995938A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411995678.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 清华大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本申请涉及一种自动化细粒度日志标注方法，包括：运行预设的攻击场景，并基于运行结果收集包括未标注的日志、对齐信息日志、分隔符日志、攻击标志和攻击日志的日志信息；根据对齐信息日志中的审计日志构建初始溯源图，利用对齐信息日志将应用程序日志和流量日志与审计日志关联，并基于关联结果利用攻击标志和攻击日志识别初始溯源图中的锚点；利用分隔符日志将初始溯源图中满足预设分割条件的节点划分为多个执行单元得到精细化溯源图，基于精细化溯源图连接所有锚点，形成攻击子图，以基于攻击子图得到标注后的日志。由此，减少手动标注工作量，能够同时标注流量、审计和应用日志，实现对个别日志条目的精确标注，确保标注的准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN119168033A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411301293.7
申请日：2024-09-18
Applicant: 珠海横琴跨境说网络科技有限公司 , 清华大学
IPC: G06N5/022 , G06F40/30 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于高级语义嵌入与图嵌入的缺失信息补全方法及装置。方法包括：获取网络安全情报数据和对应的网络安全情报知识图谱；对数据预处理后利用预设的Word2Vec模型将数据中每个实体文本转化为满足预设维度的数值向量；计算网络安全情报知识图谱中每条边的权重，基于权重构建随机游走序列，得到网络安全情报知识图谱节点的向量化表示；根据数值向量得到语义嵌入补全结果，根据网络安全情报知识图谱节点的向量化表示得到图嵌入补全结果，根据两种补全结果得到最终缺失信息补全结果，对信息进行补全。由此，通过向量化情报数据和知识图谱中的信息，并综合语义嵌入和图嵌入模型补全结果来提高最终补全结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118504677A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410429804.7
申请日：2024-04-10
Applicant: 清华大学
Abstract: 本申请公开了一种基于主机的无服务器溯源图构建方法及系统，包括：基于主机进行主机侧日志采集获取审计日志，利用执行划分引擎对同一请求触发的所有函数及相应的系统调用进行标签标记，将每一条审计日志映射到一个或多个请求上，并利用溯源图边填充器监视容器挂载行为以获得路径挂载表，捕获gRPC通信流量信息；根据映射后的审计日志，创建表示系统内活动实体的顶点以及表示顶点之间关系的边，生成初始无服务器全局溯源图，并根据路径挂载表和gRPC通信流量信息，构建初始无服务器全局溯源图的新边，生成无服务器全局溯源图；根据当前处理请求并基于函数请求匹配算法进行分隔日志解析，更新无服务器全局溯源图中相应边所标记的请求标识符。
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