公开(公告)号：CN119881578A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510202838.7

申请日：2025-02-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程安宇 ,  孙雨婷 ,  张雨晨 ,  赵杰 ,  周怡 ,  叶林畅

IPC: G01R31/26

Abstract: 本发明涉及一种用于功率MOSFET性能评估的自动测试装置与方法，属于电力电子功率器件测试技术领域。该自动测试装置包括：上位机、电源模块、控制器模块、驱动模块、负载模块和检测模块。基于该装置能够实现MOSFET的开启电压测试、栅源极限电压测试、热阻测试、短路测试、开启和关断波形测试，并且能够根据测试数据计算MOSFET的相关工作参数，综合实际应用全面评估MOSFET的性能，装置架构可行性高、测试条件易于改变、器件易于更换，测试效率高；此外，该装置评估使用的数据获取方便，测试装置应用价值高，对于指导功率MOSFET的选型具有重要意义。

公开(公告)号：CN118764241A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410857132.X

申请日：2024-06-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 程安宇 ,  周海南 ,  赵海航 ,  王姗姗 ,  李长清 ,  张云天 ,  叶林畅

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/32 ,  H04L41/16 ,  H04L67/565 ,  H04L69/164 ,  H04L12/40

Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的车载混合网络入侵检测方法，属于车载网络信息安全领域。本发明提出一种改进的Xcepiton网络，在原始模型的基础上，使Xception中间流的层数减少了一半用于提高检测的实时性，并且还在模型中加入了残差注意力机制提高网络的检测精度。所述方法首先将混合网络中的CAN报文转换成车载Ethernet的UDP数据报文，然后统一混合网络中的数据包的大小，接着对网络流量进行成像处理，最后将图片输入到网络模型中进行训练、验证和测试。实验结果显示，改进的Xception网络模型相较于一些主流的网络模型表现出了更高的准确率和更快检测速度。