-
公开(公告)号：CN117938596A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410092632.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
Abstract: 本发明提出一种基于解耦Hilbert‑Schmidt信息瓶颈DHSIB的自动调制分类对抗防御方法，所述方法从互信息的角度分析了AMC模型中间表征中的任务相关和任务无关特征，给出了任务无关特征对对抗鲁棒性影响的解释。本发明针对AMC模型，提出一种对抗防御系统模型，此外描述了频谱监测场景的威胁模型，并且在实验中使用直接攻击方法。
-
公开(公告)号：CN117746163A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410098174.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/52 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多尺度视觉Transformer的雷达工作模式识别方法，它涉及一种雷达工作模式识别方法。本发明为了解决传统雷达工作模式识别算法全局特征提取能力差，识别功能泛化性差的问题。本发明使用CWD时频变换将雷达脉冲信号转化为时频图，并对样本进行了长度一致化处理，有利于深度学习模型充分提取信号的时频演化规律；该发明采用基于Biformer的多尺度特征提取网络，引入了分层的双层路由注意力机制，可以更好地在捕捉雷达信号时频图的全局和局部特征，能够在有效降低算法的复杂度的同时取得更高的识别准确率。本发明属于数字信号处理技术领域。
-
公开(公告)号：CN117710895A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311820009.2
申请日：2023-12-27
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于图像曝光增强的夜间PM2.5监测方法，应用于夜间大气环境监测技术领域。包括：通过数字摄像设备获得不同曝光度下的相同场景的多张图像，设置目标区域并取出图像；对获取的多张图像进行归一化处理，通过RGB通道分裂图像设置阈值得到二值图像；对二值图像使用最小距离迭代算法获得二值图像对应的内切圆半径，并组成曝光特征向量；根据获取的曝光特征向量，将真实大气环境中的PM2.5环境读数作为标签，进行支持向量机模型学习；获取新的图像的曝光特征向量作为输入进行支持向量机模型训练，通过训练后的支持向量机模型监测PM2.5的值。本发明可以使用监控摄像头获取图像，并估计目标场景中的大气PM2.5浓度。
-
公开(公告)号：CN117292764A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311456933.7
申请日：2023-11-03
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G16C20/50 , G16C10/00 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态的分子表示预测方法，应用于药物发现技术领域。本发明包括：构建药物分子的数据集，并获取数据集中的每个分子的序列表示、分子图表示、分子构象图表示；对得到的不同模态的分子节点表示，引入全局注意力池化层，获取分子级表示；对得到的不同模态的分子级表示，引入一种模态间的基于相似性的对比机制，计算不同模态间的特征差异性损失，设计融合层获取分子的联合表示；对得到的分子联合表示，引入分子属性预测器，并通过计算混合有监督信号损失和对比损失来训练优化模型，得到最优模型来获取最终的分子表示。本发明利用基于序列、图和分子构象图的三种模态的分子表征，更全面地捕捉分子特征和信息。
-
公开(公告)号：CN118520120A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410267083.4
申请日：2024-03-08
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N5/02
Abstract: 一种电磁空间知识图谱构建方法和装置，其方法包括：S1.使用双向长短期记忆网络、本体建模语言与图数据库管理系统设计构建电磁空间知识图谱本体图；S2.获取数据，包括互联网数据和真实环境数据；通过获取并整合互联网数据和真实环境数据，以全面展现电磁空间中的关联关系；S3.构建电磁空间知识图谱，包括：S301：将数据映射到本体，将清洗和转换后的数据与本体中的实体、属性和关系进行映射，形成三元组的形式，然后将数据中的实体映射到本体中已定义的实体；同时建立实体之间关系的映射，将数据中的关联关系映射到本体中已定义的关系，完成知识图谱的构建；S302：利用构建好的知识图谱进行查询和分析，探索实体之间的关系和属性特征；使用SPARQL查询语言，从知识图谱中获取有关电磁环境的信息；进行数据挖掘和可视化，发现潜在的模式和规律。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118184720A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410206631.2
申请日：2024-02-26
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院 , 浙江工业大学
IPC: C07H15/203 , C07H1/06 , A61P31/04 , A61P39/06
Abstract: 本发明公开了一种放线菌次级代谢产物及其制备方法与应用，本发明提供的放线菌次级代谢产物结构新颖、制备方法简单、高效，成本低廉，所得产物纯度高。所得次级代谢产物具有显著的抗菌、抗氧化活性。其中，化合物1具有抗枯草芽孢杆菌，粪肠球菌，耻垢分枝杆菌，耐甲氧西林金黄色葡萄球菌的活性，具备开发为抗菌佐剂的潜力；化合物2具有抗氧化活性，具备开发为抗氧化剂的潜力。
-
公开(公告)号：CN117857207A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410125346.8
申请日：2024-01-30
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于主机连接图的恶意流量检测方法，涉及数据安全技术领域。包括：网络流量数据的采集和预处理步骤、构建主机连接图步骤、提取主机连接图中不同流节点之间的关系步骤、构建恶意流量检测模型步骤、恶意流量检测步骤。本发明有助于对恶意流量进行检测，并具有鲁棒性和可解释性。
-
公开(公告)号：CN117612615A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311639632.8
申请日：2023-12-04
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于同分异构体Mixup增强的分子属性预测方法，涉及分子属性预测、数据增强和图神经网络技术领域。包括：导入分子图数据集，将分子图数据集划分为训练集和测试集，将训练集的分子图进行重连边生成基于官能团不变的同分异构体和基于骨架不变的同分异构体，与原始分子图一起计算分子指纹相似度并对两个同分异构体进行基于分子指纹相似度的混合操作获得混合图，再与原始分子图一起进行基于节点相似度的混合操作获得增强图，之后与原始分子图输入图编码器，训练优化模型参数，获得预测结果。本发明有助于设计特定单张图的混合比例，分别提高原始分子图骨架和官能团的多样性，更具有普遍性。
-
公开(公告)号：CN117520990A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311536035.2
申请日：2023-11-17
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多窗口重构的异常事件检测方法及系统，涉及异常检测技术领域。包括：S1.获取数据；S2.数据预处理；S3.一阶段窗口处理；S4.二阶段窗口处理；S5.模型训练；S6.检测结果。本发明的异常检测过程完全摒弃了数据集人为标记的需求，而是采用了无监督的多元时间序列异常检测方法，采用多窗口分组的设计对时间序列进行特征表示和样本重构，提出一种新的自动编码器结构，并通过自适应阈值来实现异常检测，自注意力网络自动分配时间序列权重以生成新的样本特征，从而减少了人为影响，自编码器框架则新增特征处理步骤用于学习未知序列的时间和特征上重构，从而提高模型的准确性。
-
公开(公告)号：CN117115536A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311084659.5
申请日：2023-08-28
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗训练神经网络图像分类方法、装置及可存储介质，涉及图像处理技术领域，其中方法包括以下步骤：获取待分类图像；构建待修复分类神经网络以及探针网络，利用所述探针网络对所述待修复分类神经网络进行对抗训练修复；利用经过对抗训练修复的所述待修复分类神经网络对所述待分类图像进行分类，得到分类结果；本发明通过在模型中间层插入探针网络的方式获取模型中间层的信息，学习两个领域之间的差异知识，并通过对抗攻击的方法对输入数据进行对抗增强，结合对抗训练的方法，对模型进行迭代修复，进一步提升模型故障修复效果，从而提高图像分类的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.047 seconds)
