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公开(公告)号：CN119357957A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411385436.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明提供一种系统资源竞争环境下全生命周期恶意软件检测方法及装置，涉及网络空间安全技术领域。该方法包括：在不同资源竞争环境下运行待测软件，利用至少一个硬件性能计数器获取待测软件运行期间的硬件事件结果；将硬件事件结果输入到当前的表达网络，得到表达结果；将表达结果输入到当前的恶意软件检测模型，得到恶意软件检测结果；判断硬件事件结果的分布是否发生偏离且发生偏离的硬件事件个数高于预设第一阈值；若是，则使用增量学习的方法更新表达网络和恶意软件检测模型。本发明提供了一种系统资源竞争环境下全生命周期高效检测恶意软件的方法，以在使用硬件性能计数器检测恶意软件时不受系统资源竞争的干扰，检测模型可以自动更新。
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公开(公告)号：CN116595589B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310869601.5
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院 , 北京科技大学
IPC: G06F21/62 , G06N20/10 , G06F18/214 , G06F18/2411 , H04L9/08
Abstract: 本发明涉及支持向量机技术领域，特别是指一种基于秘密共享机制的分布式支持向量机训练方法和系统，所述方法包括：S1、将支持向量机SVM的优化问题使用交替方向乘子法ADMM算法分解成N个子优化问题；S2、将所述N个子优化问题分别由N个参与方进行本地求解，所述N个参与方各自拥有数据横向分布的数据集，这些数据集拥有相同的特征；S3、所述N个参与方使用ADMM算法交互参数，训练输出全局分类器，在所述N个参与方使用ADMM算法交互参数时，采用基于秘密共享机制的FSVM‑C隐私保护方案保护所述参数。采用本发明，可以实现完全分布式场景的协作训练和隐私保护的目标。
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公开(公告)号：CN114898809A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210373636.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种适用复杂性状的基因‑环境交互的分析方法及存储介质，方法包括：获取表型数据、基因型数据、环境因素数据和混杂因素数据；选择分析所需的广义线性回归模型，在边际遗传效应与边际基因‑环境交互作用均为0的假设下拟合约束模型、估计模型参数并计算残差；对于待检验的位点，估计其次要等位基因频率，基于score统计量检验其边际遗传效应的显著性；选择并计算相应的用于检验边际基因‑环境交互作用显著性的检验统计量；使用正态分布近似方法与鞍点近似方法相结合的混合检验策略计算统计p值以检验边际基因‑环境交互作用的显著性，实现全基因组范围的关联分析。本发明具有适用范围广、分析速度快、准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN114357624A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210015667.3
申请日：2022-01-07
Applicant: 天津大学 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: G06F30/15 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶线性微分跟踪器和参数双线性模型的车重估计算法，包括：步骤1，实时采集车辆行驶数据；步骤2，将车速信号送入二阶线性微分跟踪器，得到车辆加速度；步骤3，当整车驱动力和车辆加速度同时大于0且制动踏板未踩下时，执行后续步骤，否则返回步骤1；步骤4，根据车辆纵向动力学模型得到车重线性模型,将滚阻系数和车辆加速度输入给车重线性模型，得到估计车重；步骤5，根据车辆纵向动力学模型得到滚阻系数线性模型，将估计车重和车辆加速度输入给滚阻系数线性模型，得到估计滚阻系数；步骤6，估计结果可信性检验。本发明既避免了额外为车辆加装加速度传感器，又为后续车重估计的精度提供了保证。
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公开(公告)号：CN112506045B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011042312.0
申请日：2020-09-28
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院 , 中国科学技术大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明的一种非标准型离散时间非线性系统的自适应控制方法及系统，包括基于非标准型离散时间非线性系统构建其输出动态模型；引入辅助参数信号；引入估计误差，并基于估计误差设计自适应更新律来获得未知参数的估计值；对未来t+1时刻，利用上述已得参数和估计值来获得系统的输出信号估计值和系统状态估计值；建立跟踪参考输出信号的辅助方程，并求解得到自适应控制律；分析系统闭环稳定性和跟踪性能。本发明首先利用反馈线性化和隐函数理论来构造依赖于相对阶的标准型，然后提出基于自适应参数重构的方法来处理动态输出中线性和非线性参数的不确定性，最后构造一个关键隐函数方程来获得自适应控制律以保证系统闭环稳定性和和渐进输出跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112147896B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202011042487.1
申请日：2020-09-28
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院 , 中国科学技术大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种非标准型MIMO离散时间非线性系统的自适应控制方法及系统，属于人工智能及控制技术领域，包括：对于非标准型离散时间多输入输出非线性系统，构建被控非线性系统的标准形式的参数化模型；对于参数化模型中的输入变量，设计其自适应控制律；基于自适应控制律和参数化模型，构建被控非线性系统的预期跟踪误差模型；利用被控非线性系统的预期跟踪误差模型，设计自适应控制规律中的参数更新定律；利用具有参数更新定律的自适应控制规律对非标准型离散时间多输入输出非线性系统进行自适应控制。本发明可保证非标准型离散时间多输入输出非线性系统的闭环稳定性和渐进输出跟踪性能。
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公开(公告)号：CN112685835A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011638550.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院 , 中国科学技术大学
Abstract: 本发明公开了一种车辆自主驾驶的弹性事件触发控制方法及系统，属于计算机应用技术领域，包括：设置μ★(t，zi)为自动驾驶系统在t时刻的事件触发弹性最优控制策略；在时间t∈[zi，zi+1)时，对于事件触发弹性控制下的跟踪误差动态使用事件触发弹性最优控制策略μ★(t，zi)进行跟踪控制；在触发瞬间t＝zi+1时，系统状态s(t)满足触发条件，此时将事件触发弹性最优控制策略更新为μ★(t，zi+1)，以对自动驾驶系统进行控制。本发明针对自动驾驶车辆开发的自适应弹性事件触发控制算法，有效平衡了行驶过程中调节车辆控制的频率/变化。
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公开(公告)号：CN118192637B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410463942.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及隐私保护技术领域，尤其涉及一种进行了初始位置隐私保护的机器人编队控制方法和系统，包括：S1、设置机器人编队控制的控制模型和控制目标；S2、各个机器人i根据自己的隐私需求将初始位置信息xi(0)分解为两个子信息#imgabs0#和#imgabs1#并在k时刻将两个子信息更新为#imgabs2#和#imgabs3#S3、机器人i将子信息#imgabs4#广播给邻居机器人j；S4、机器人i从邻居机器人j接收邻居机器人j的子信息#imgabs5#再接收设计的外部输入#imgabs6#和#imgabs7#进而在k+1时刻更新它的两个子信息#imgabs8#和#imgabs9#S5、机器人i根据它的两个子信息#imgabs10#和#imgabs11#更新它的位置信息xi(k+1)；S6、在经过一定时间的迭代后，各个机器人i的位置达到所述控制目标。本发明能实现进行了初始位置隐私保护的机器人编队控制。
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公开(公告)号：CN118498846A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410640847.X
申请日：2024-05-22
Applicant: 中国科学院数学与系统科学研究院
Abstract: 本发明提供一种开启车门的智能控制方法、系统及计算机可读取存储介质，涉及自动驾驶、汽车工业领域。该方法包括利用至少一个感知装置获取所述车门预定距离以内的至少一个监测对象的感测数据；当所述车门处于第一开启状态时，检测装置接收所述感测数据；依据所述感测数据，所述检测装置判断所述车门预定距离以内的至少一个监测对象各自相对于所述车门的移动速度与距离，依据所述移动速度的最大值Vmax与距离得到第一碰撞风险等级；依据所述第一碰撞风险等级，确定所述车门的第二开启状态。采用本发明，可以提高车门开启时的安全性。本发明还公开了用于开启车门的智能控制系统及计算机可读取存储介质。
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公开(公告)号：CN118192637A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410463942.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京科技大学 , 中国科学院数学与系统科学研究院
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明涉及隐私保护技术领域，尤其涉及一种进行了初始位置隐私保护的机器人编队控制方法和系统，包括：S1、设置机器人编队控制的控制模型和控制目标；S2、各个机器人i根据自己的隐私需求将初始位置信息xi(0)分解为两个子信息#imgabs0#和#imgabs1#并在k时刻将两个子信息更新为#imgabs2#和#imgabs3#S3、机器人i将子信息#imgabs4#广播给邻居机器人j；S4、机器人i从邻居机器人j接收邻居机器人j的子信息#imgabs5#再接收设计的外部输入#imgabs6#和#imgabs7#进而在k+1时刻更新它的两个子信息#imgabs8#和#imgabs9#S5、机器人i根据它的两个子信息#imgabs10#和#imgabs11#更新它的位置信息xi(k+1)；S6、在经过一定时间的迭代后，各个机器人i的位置达到所述控制目标。本发明能实现进行了初始位置隐私保护的机器人编队控制。
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