公开(公告)号：CN110389948A

公开(公告)日：2019-10-29

申请号：CN201910663676.1

申请日：2019-07-19

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 秦岭 ,  尚钰焜 ,  杨小健 ,  苏清健

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/2458 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的加氢裂化装置的尾油预测方法。涉及数据挖掘与机器学习领域，该方法主要对石油装置尤其是加氢裂化装置采集来的历史数据进行分析，数据预处理阶段采用拉格朗日插值法等方法对数据进行清洗操作；在数据处理阶段，采用统计学PCA主成分分析方法进行降维，之后将主要变量送入神经网络模型；在建模阶段，由于该数据具有非线性时序强相关性，所以使用RNN循环神经网络进行训练，最后将训练的结果进行评价。本发明在满足准确率的情况下，克服了加氢裂化装置在传统建模中长期存在的维护难、成本高、滞后性等问题，使生产的效率有效提高。

公开(公告)号：CN110061837A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910331338.8

申请日：2019-04-22

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 苏清健 ,  屠袁飞 ,  邹明霞 ,  尚钰焜 ,  孙浩

IPC: H04L9/08 ,  H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于外包解密的密文定长的加密传输机制，涉及属性加密领域，包括授权中心、工业控制系统、数据用户、公有云和私有云。本发明利用属性基加密算法，对工业控制系统中的明文数据进行了加密，有效地保护数据的完整性和机密性；使用了带验证的外包解密技术，将大量计算开销外包给可信第三方，降低了用户端的计算消耗，同时，还可以对解密数据的正确性进行验证；此外，恒定的密文长度，即减轻了用户端的存储开销，也极大节约了系统通信代价。