基于MIC和图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN117891226A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202310715482.8

    申请日:2023-06-16

    Abstract: 基于MIC和图神经网络融合的航天器控制系统异常检测方法及系统,涉及故障、异常检测技术领域。解决现有航天器控制系统领域的异常检测方法,由于异常数据主要隐藏在大量的正确点中,难以复制,导致无法完全利用正常数据进行异常检测的问题。方法为将航天控制系统领域多维的时序数据进行MIC分析获得不同变量之间的最大信息系数;进而获得邻接矩阵;从离散变量序列提取出每个变量的时序特征;构建MIC‑图网络并获得预测数据;对预测数据进行判定,获得异常数据。本发明适用于航天器控制系统的故障、异常检测技术领域,可直接用于对于航天器控制系统采集的多维时序数据,并对多维时序数据进行时间段的异常检测和阈值检测判定异常工作。

    一种芯片内部逻辑验证系统和方法

    公开(公告)号:CN106707143A

    公开(公告)日:2017-05-24

    申请号:CN201710008030.0

    申请日:2017-01-05

    CPC classification number: G01R31/3177

    Abstract: 本发明提供了一种芯片内部逻辑验证系统,其特征在于,包括:用于根据控制指令向被测芯片发送控制信号并接收被测芯片的反馈信号的主控模块、用于在被测芯片与主控模块之间进行电平转换的电平转换模块、至少一个用于连接被测芯片的I/O模块;其中所述I/O模块通过电平转换模块连接所述主控模块。上述技术方案能够针对可编程芯片内部逻辑的测试验证,该装置的投入可以对芯片进行批量的测试验证,减少了操作人员的工作量,提高了测试效率和测试覆盖率。

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