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公开(公告)号：CN110568290A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910879457.7
申请日：2019-09-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明涉及声掩蔽系统技术领域，公开了声掩蔽系统多负载条件下负载工作状态实时监测装置，解决了多负载条件下负载工作状态实时监测的技术问题。通过采样模块连接有输出接口、输入接口和监测模块，所述监测模块连接有通信接口，电源模块包括电源管理模块、锂电池供电接口、适配器供电接口、参考采样电源接口，利用分压原理，结合声掩蔽系统输出信号的特性，在不影响声掩蔽系统输出信号的前提条件下，方便的实现音频发生器、振动发生器等负载器件工作状态的实时在线监测。该实时在线监测装置可以监测负载的短路、断路等异常情况，并且具有结构简单、成本低、灵敏度高、误报率低等特点。
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公开(公告)号：CN108900273A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810902321.9
申请日：2018-08-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络多跳一致的时间同步方法，用于为大规模无线传感器网络提供精准的时间同步服务，所述方法包括如下内容：时间同步信息产生，时间基准源节点周期性广播带有时间信息和序列号信息的同步报文；时间同步信息扩散，节点在收到同步报文后进行转发，直到所有节点转发完成；时间同步信息计算，网络中节点收到新的同步信息报文，通过时间信息和延迟时间计算出当前节点接收同步报文的发送时间戳，获得实时有效时间信息。
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公开(公告)号：CN105491656A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201510653573.9
申请日：2015-10-12
Applicant: 山东大学(威海) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
CPC classification number: Y02D70/20 , H04W56/0005 , H04W56/0015 , H04W56/0065 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模自组网的轻量级时间同步方法。其解决了现有时间同步方法开销较大且无法在无线传感网中实际应用的问题，其包括基于TDMA思想的网络时间资源划分、节点层次结构构建、节点时间同步以及根据子节点同步精度对同步周期进行自适应地调整。通过测试和仿真发现，本发明能够获得较高的网络同步精度，能够在保证节点间数据正常交互的前提下，根据子节点同步精度自适应地调整同步周期，极大地降低网络同步开销。面向大规模自组网的轻量级时间同步方法能够较好的应用于大规模自组网，有效地降低网络同步功耗。
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公开(公告)号：CN120030535A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510481176.1
申请日：2025-04-17
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/55 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于智能电网数据安全保护的技术领域，具体涉及一种基于电网信息物理耦合的APT溯源方法及装置，其方法包括：获取审计日志数据并将其重构为因果关系图，基于该因果关系图构建训练样本集对LSTM模型进行训练；基于物理层拓扑和物理层母线节点的过载情况构建过载关联图，并对其中各支路做脆弱性评估；基于各支路的真实过载情况对其进行二分类，构建过载依赖关系库，并评估各支路过载关联的破坏性影响；基于上述两个评估结果确定可疑支路序列，并根据信息‑物理拓扑关系和时间属性缩小可疑日志范围，得到待识别日志，将该待识别日志重构为目标因果关系图，利用训练好的LSTM模型对其进行识别，以判别出攻击实体并还原攻击路径。
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公开(公告)号：CN119809381A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411871466.9
申请日：2024-12-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习及偏差纠正的短期降水预测方法及系统，包括：获取预设区域内降水情况历史数据；基于所述历史数据，利用预先训练的基于深度学习的短期降水预测模型，获得未来预设阶段的初始降水预测结果；基于所述初始降水预测结果，结合预先计算的预测偏差，获得短期降水预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118886003B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411355197.0
申请日：2024-09-27
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F21/55 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明属于电子数字数据处理的技术领域，更具体地，涉及面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法。所述方法包括以下步骤：首先，对智能电网进行建模，获得仪器测量数据，并对数据进行预处理；其次，将预处理后的数据作为长短期记忆网络的输入，对智能电网进行状态估计；然后，将智能电网中的攻击检测问题建模为部分可观测马尔可夫决策问题；最后，利用强化学习方法解决部分可观测马尔可夫决策问题，实现智能电网隐蔽性攻击检测。本发明可以以较低的延迟和误检率来检测智能电网中的隐蔽攻击。
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公开(公告)号：CN119599137A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510151883.4
申请日：2025-02-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东正中信息技术股份有限公司 , 山东山科智能科技有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/022 , G06F40/226 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及知识问答技术领域，涉及大语言模型输出幻觉的检测修复方法及系统，包括：将回答内容划分为若干个句子，对每个句子计算其置信度，判断每个句子的置信度是否超过设定阈值，对置信度低于设定阈值的句子进行事实提取，得到每个句子的三元组数据；基于每个句子的三元组数据生成每个句子的子图A；基于每个句子三元组数据中的主语，从本地知识图谱中提取子图B；计算子图A与子图B之间的相似度，如果所述相似度小于设定阈值，则根据子图B对子图A进行修复，得到修复后的子图A；根据修复后的子图A所对应的三元组数据，得到修复后的句子；将置信度低于设定阈值的句子全部修复完毕后，得到最终的回答内容。提高模型输出的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119005302B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411455446.3
申请日：2024-10-18
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06N3/098 , G06F18/241 , G06N3/096 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于特征提取器与分类器灵活组合的联邦学习方法。所述方法包括：服务器初始化全局模型；如果是第一轮，则把本地分类器更新为全局分类器，如不是，则让本地分类器沿用上一轮次训练后的本地分类器；训练本地分类器，再对本地特征提取器进行训练，全局特征提取器生成全局特征锚点指导本地特征提取器的训练，同时让本地特征提取器先与全局分类器进行组合训练，再与本地分类器进行组合训练；基于客户端样本数量大小，生成聚合权重，并对本地模型聚合，得到新一轮的全局模型；重复步骤直到模型收敛或到达设定的通信轮次。本发明解决了模型性能下降、隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN119155112A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411620659.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Inventor： 王文婷 , 刘鑫 , 李迪 , 曹小亚 , 陈振娅 , 鉴庆之 , 刘吉龙 , 田博彦 , 田健 , 刘远龙 , 杨明 , 程鹏 , 王鑫 , 吴晓明 , 刘臣胜 , 秦佳峰 , 聂其贵 , 陈东
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明涉及网络流量技术领域，提供了一种智能电网Dos攻击检测方法、系统、介质、设备及程序。智能电网Dos攻击检测方法，包括：将同一条网络流量数据对应的三种特征进行合并，构建融合特征集；将融合特征集和对应的数值标签集作为输入，分别采用支持向量机和决策树，得到第一输出集和第二输出集；将第一输出集、第二输出集以及对应的数值标签集输入分类器，得到支持向量机的权重和决策树的权重，以构建多级决策模型；考虑多种性能指标，构建综合多维目标函数，对多级决策模型的超参数进行优化，得到优化后的多级决策模型，用于网络流量的Dos攻击检测。本发明能够快速识别智能电网中的DoS攻击行为，确保智能电网的安全运行。
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公开(公告)号：CN118691452B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410432393.7
申请日：2024-04-11
Applicant: 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 山东省人工智能研究院
Abstract: 一种基于鲁棒身份感知水印的深度伪造换脸检测方法，涉及图像伪造检测领域，根据图像内容的身份语义制作身份感知水印，并设计一个不可预测且不可逆的混沌加密系统来确保水印的机密性和安全性。通过联合训练自编码器框架以及常见图像处理操作/恶意换脸操作，在保证图像质量的同时实现水印嵌入和水印提取。对于被篡改的图像，通过还原嵌入的水印以及与图像身份内容进行比对，从而完成检测和溯源。
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