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公开(公告)号：CN112087442B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202010916431.8
申请日：2020-09-03
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的时序相关网络入侵检测方法。该方法包括：利用入侵检测数据集对SSAE网络进行训练，得到训练好的待分类的网络流量数据，对待分类的网络流量数据经过独热编码和标准化处理，得到预处理后的网络流量数据；将预处理后的网络流量数据输入到训练好的叠层稀疏自编码器SSAE网络的基于注意力机制的分类器，分类器对待分类的网络流量数据进行分类处理，得到待分类的网络流量数据的网络入侵检测结果。本发明设计了加入了注意力机制的双层Bi‑GRU网络结构作为分类器，具有较高的分类准确率与较低的误报率，同时大大缩短了模型的训练与测试时间。
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公开(公告)号：CN112087442A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010916431.8
申请日：2020-09-03
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的时序相关网络入侵检测方法。该方法包括：利用入侵检测数据集对SSAE网络进行训练，得到训练好的待分类的网络流量数据，对待分类的网络流量数据经过独热编码和标准化处理，得到预处理后的网络流量数据；将预处理后的网络流量数据输入到训练好的叠层稀疏自编码器SSAE网络的基于注意力机制的分类器，分类器对待分类的网络流量数据进行分类处理，得到待分类的网络流量数据的网络入侵检测结果。本发明设计了加入了注意力机制的双层Bi‑GRU网络结构作为分类器，具有较高的分类准确率与较低的误报率，同时大大缩短了模型的训练与测试时间。
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公开(公告)号：CN110618679A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910779898.X
申请日：2019-08-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于无线通信网络的多AGV智能协同工作系统。该系统包括：上位机、多个站点和AGV，所述上位机与AGV之间通过无线通信网络进行数据和信令交互，所有站点构成层次结构，每一层中包括按照设定的阵列布设的多个站点，每一个层中的各个AGV放置在站点位置上。在上位机、每个路由器和每个AGV中都设置Wi-Fi模块，在路由器的中转下各个AGV通过Wi-Fi网络与上位机进行数据交互。本发明通过上位机与每个AGV之间通过无线通信网络进行数据和信令交互，相较于分布式，具有较强的直观性，且十分明了，协调性甚佳。每个AGV通过Wi-Fi进行通信，更适合多台AGV智能小车监控系统网络的通信途径，在传输速率、网络节点数、传输距离和电池寿命等方面都表现出明显优势。
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