公开(公告)号：CN108809989A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810615711.8

申请日：2018-06-14

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 霍魁 ,  马君 ,  李利明 ,  马旭鑫 ,  李新宅

IPC: H04L29/06

CPC classification number: H04L63/0236 ,  H04L63/12 ,  H04L63/1408 ,  H04L63/1441 ,  H04L63/30

Abstract: 本申请实施例提供了一种僵尸网络的检测方法及装置，其中，该方法包括从网络上抓取第一待测网络数据包；按照预先训练的随机森林条件熵模型，对所述第一待测网络数据包进行检验，滤掉由所述随机森林条件熵模型检测出的僵尸网络第一疑似数据包；按照预先训练的四元组模型和二元组模型，对滤掉所述僵尸网络第一疑似数据包后剩余的第二待测网络数据包进行检测，得到僵尸网络第二疑似数据包。本申请实施例提高了对多样化的僵尸网络的检测效果。

公开(公告)号：CN108809989B

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN201810615711.8

申请日：2018-06-14

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 霍魁 ,  马君 ,  李利明 ,  马旭鑫 ,  李新宅

IPC: H04L29/06

Abstract: 本申请实施例提供了一种僵尸网络的检测方法及装置，其中，该方法包括从网络上抓取第一待测网络数据包；按照预先训练的随机森林条件熵模型，对所述第一待测网络数据包进行检验，滤掉由所述随机森林条件熵模型检测出的僵尸网络第一疑似数据包；按照预先训练的四元组模型和二元组模型，对滤掉所述僵尸网络第一疑似数据包后剩余的第二待测网络数据包进行检测，得到僵尸网络第二疑似数据包。本申请实施例提高了对多样化的僵尸网络的检测效果。

公开(公告)号：CN108764361B

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN201810555326.9

申请日：2018-06-01

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 刘涛 ,  霍魁 ,  郭翔云 ,  卢文君 ,  马君 ,  马旭鑫 ,  李新宅 ,  安向哲

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的游梁式抽油机示功图的工况识别方法，属于油气生产技术领域。通过先将每个工况下的每个示功图簇中的第一预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到至少两个机器学习模型中进行机器学习，训练得到至少两组分类器模型，再将第二预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到每组分类器模型中，训练得到每个示功图的至少两个分类结果，以每个施工图的至少两个分类结果和其对应的标签代入多项逻辑斯蒂回归模型中进行集成学习，得到最终分类器模型，当需要判断待测游梁式抽油机示功图的工况时，将其几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到最终分类器模型中，可以实现自动、准确地识别示功图工况。

公开(公告)号：CN108764361A

公开(公告)日：2018-11-06

申请号：CN201810555326.9

申请日：2018-06-01

Applicant: 北京中油瑞飞信息技术有限责任公司

Inventor： 刘涛 ,  霍魁 ,  郭翔云 ,  卢文君 ,  马君 ,  马旭鑫 ,  李新宅 ,  安向哲

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的游梁式抽油机示功图的工况识别方法，属于油气生产技术领域。通过先将每个工况下的每个示功图簇中的第一预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到至少两个机器学习模型中进行机器学习，训练得到至少两组分类器模型，再将第二预设部分示功图的几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到每组分类器模型中，训练得到每个示功图的至少两个分类结果，以每个施工图的至少两个分类结果和其对应的标签代入多项逻辑斯蒂回归模型中进行集成学习，得到最终分类器模型，当需要判断待测游梁式抽油机示功图的工况时，将其几何特征、矩特征和傅里叶描述子代入到最终分类器模型中，可以实现自动、准确地识别示功图工况。