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公开(公告)号：CN107181657A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710398260.2
申请日：2017-05-31
Applicant: 中车信息技术有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种WTB链路层接口适配器及其实现方法，其中当用户通过上位机适配模块所在的CPU设备交互数据时，上位机适配模块通过用户虚拟接口分别主动发起传输数据包和接收数据包；并通过链路层接口向下跟WTB网卡适配模块的FPGA逻辑层的相关接口进行数据交互；WTB网卡适配模块通过FPGA逻辑层向上与WTB网卡适配模块的适配器Adapter层交互来获取数据，向下驱动并行总线与上位机适配模块交互、缓冲数据；WTB网卡适配模块的适配器Adapter层向下与FPGA逻辑层交互来获取数据，向上为WTB链路接口层的WTB功能接口提供相关参数。本发明能使用户通过上位机所在CPU直接调用WTB的链路层功能接口。
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公开(公告)号：CN107025382A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201710300213.X
申请日：2017-05-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于临界相变理论的工程系统健康分析系统和方法，该系统包括：信号采集单元、信号分析单元以及交互展示单元三部分，该方法包括如下基本步骤：信号采集、信号预处理、随机波动信号提取、临界相变预警信号指标分析以及信号分析展示。本发明将工程系统临界相变特性应用工程系统上，为工程系统健康分析提供了新的切入点，本发明能够全面反映系统失效时系统状态的变迁，实现系统故障的诊断和预测，具有较好的适用性。
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公开(公告)号：CN106842925A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710045758.0
申请日：2017-01-20
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: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的机车智能操纵方法与系统，该系统包括数据源模块、机车运行环境学习模块、评价机制学习模块和控制策略学习模块，数据源模块为机车运行环境学习模块和评价机制学习模块提供所需的数据输入，机车运行环境学习模块和评价机制学习模块将分别获得的具体的运行环境和奖赏函数值输出至控制策略学习模块。基于深度强化学习算法，机车运行环境模型以机车操纵动作的实时评价作为反馈信息，通过奖赏或惩罚当前的操纵动作，给控制策略反馈一个奖赏函数作为奖赏评价值，控制策略结合运行状态迭代地进行策略的更新与优化。本发明能更好的实现机车智能优化操纵，并极大地减少了人工参与。
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公开(公告)号：CN106773711A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710025822.9
申请日：2017-01-13
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种铁路机车运行操纵系统的混合任务调度方法及模型。本发明的调度方法以一个帧周期作为基本调度单元，包括预处理；针对周期性实时任务基于表驱动的二级优先级规则进行调度序列排序；针对非周期性实时任务应用基于启发式搜索策略和模糊控制的方法进行排列；然后进行时间片的回收以及调度结果和反馈数据的采集工作，并判断剩余执行时间；如果周期时间未用完，则执行非实时任务。本发明的混合任务调度方法和模型能够极大地减小系统开销，又能够比较灵活地处理系统执行过程中的各种变化情况，并且可以降低系统不确定性对调度的影响。
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公开(公告)号：CN106647279A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710025820.X
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
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊规则的机车智能操纵优化计算方法，具体包括以下步骤：步骤1、进行机车驾驶操纵的优化策略设计并生成优化策略库；步骤2、优化策略中的关键参数提取；步骤3、优化策略参数寻优，通过离线大规模搜索的方式对策略参数进行优化搜索，整个寻优的目标为在机车的运行时间不超过计划时间3分钟的基础上，选择油耗低的优化参数；步骤4、策略参数模糊推理系统设计及实现；步骤5、匹配策略并执行。通过对策略参数进行搜索，进一步提高了策略的优化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103847749A
公开(公告)日：2014-06-11
申请号：CN201410119280.8
申请日：2014-03-27
Applicant: 北京清软英泰信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: B61C17/00
Abstract: 发明公开了一种双层多目标优化铁路机车操纵序列生成方法，其特征在于：步骤1、准备当前铁路机车车辆参数、线路数据和司机驾驶操纵历史数据，并进行数据预处理。步骤2、基于线路数据预处理得到的等效加算坡度，并将全线路定义为不同类型的子段，步骤3、基于步骤2分段结果确定操纵方法，并构建包含牵引计算模型的底层多目标计算模型；步骤4、基于底层多目标计算模型提供的输出，构建上层多目标计算优化模型。步骤5、结合上层优化计算模型和底层优化计算模型，完成铁路机车优化操纵方法。该优化方法运行的时间大大缩短，可以应用于离线优化和距离不长的在线优化。
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公开(公告)号：CN118551321A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410633860.2
申请日：2024-05-21
Applicant: 清华大学
IPC: G06F18/2433 , G06F11/34 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种服务器行为异常检测方法、装置、电子设备及存储介质，应用于网络安全技术领域，所述方法包括：实时采集服务器进程运行时的系统调用序列；将系统调用序列划分为N个运行阶段子序列，并将目标进程运行阶段对应的运行阶段子序列划分为进程活动子序列；将系统调用序列分割为多个待识别子序列；将每个待识别子序列输入进程语义抽象模型，得到待识别子序列中每个系统调用对应的命名实体识别结果；对多个待识别子序列的命名实体识别结果进行聚合与覆盖处理，得到系统调用序列中各个系统调用对应的命名实体识别结果；若包含未识别命名实体，确定系统调用序列出现异常，并发送告警信息。本申请可提取进程的行为，便于专家分析异常事件。
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公开(公告)号：CN115296832B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202210635554.3
申请日：2022-06-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开一种应用服务端的攻击溯源方法及装置，方法包括：获取应用程序在运行时每个界面事件与前后端请求序列之间的匹配关系，根据匹配关系构建AC自动机；针对每个用户使用网络服务产生的会话附加AC自动机的当前状态，根据会话请求对AC自动机的当前状态节点进行状态转移，并将会话请求对应的自动机节点信息记录至系统审计日志中新增的分隔日志；在溯源图中以异常检测的告警事件为起点向前回溯至目标分隔日志，根据目标分隔日志，定位攻击关联的会话请求序列和界面事件。通过上述方法可以实现应用服务端的攻击溯源，解决了现有技术PC端进行浏览行为采集和分析的成本较高，导致攻击溯源很难在高并发系统中稳定工作的问题。
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公开(公告)号：CN116578697A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310283869.0
申请日：2023-03-22
Applicant: 中债金科信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/30 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种面向金融的语言情感分析和标注方法，本发明涉及机器学习技术领域，其中包括：获取待分析的舆情文本；根据预设文字索引表，确定所述舆情文本中每个字符对应的索引；根据所述每个字符对应的索引，确定所述舆情文本对应的输入向量矩阵；将所述舆情文本对应的输入向量矩阵输入至预设舆情分析模型中进行文本情感分类，得到所述舆情文本对应的情感分类结果，其中，在所述预设舆情分析模型的精调训练过程中对舆情训练样本进行局部文字遮挡；基于所述情感分类结果对所述舆情文本进行情感极性标注。本发明能够提高海量舆情文本数据的分析效率和精度。
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公开(公告)号：CN116346401A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211721220.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 中债金科信息技术有限公司 , 清华大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0631 , H04L41/14 , H04L67/02
Abstract: 本申请公开了一种WEB异常检测系统及方法，其中该方法包括：将不同用户的历史web请求记录归类为不同的API接口，并将不同的API接口数值编码为API ID序列；创建基于API ID序列的检测异常web请求的多个异常检测模型；采用各个异常检测模型，分别检测目标web请求是否为异常请求；检测结果为异常请求的异常检测模型产生告警；通过统计发出的告警的异常检测模型的个数是否符合预设阈值，判断是否上调该web请求的IP地址的风险等级。本案通过将web请求转换成异常检测模型可以直接使用的数据并综合多个异常检测模型的效果，提高检测准确性。
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