一种异常状态检测方法、装置、系统、设备和介质.pdf
Ja****20
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一种异常状态检测方法、装置、系统、设备和介质.pdf
本发明公开了一种异常状态检测方法、装置、系统、设备和介质,所述方法应用于微处理器,所述微处理器与LIN收发器电连接;所述方法包括:判断所述微处理器的工作状态是否满足所述微处理器的睡眠条件;在所述微处理器的工作状态满足所述微处理器的睡眠条件时,判断所述微处理器的接收端口是否处于低电平;在所述微处理器的接收端口处于低电平时,确定所述LIN收发器处于异常状态。本申请能够适用于带有LIN收发器的所有控制器,其通用性强,成本低,自适应性强,能够从异常状态中自动恢复,能够有效提高LIN收发器的通信质量。
桥梁异常状态检测方法、系统、设备及介质.pdf
本发明公开了一种桥梁异常状态检测方法、系统、设备及介质,包括:获取待测桥梁的实时监测数据,构建桥梁实时监测数据的时空分布矩阵,并进行数据预处理操作,得到预处理后的桥梁实时监测数据的时空分布矩阵;计算健康状态下待测桥梁的监测数据的均值的安全阈值;利用时间滑动窗口,对预处理后的桥梁实时监测数据的时空分布矩阵中的每一行监测数据进行遍历,并得到每个时间滑动窗口内的监测数据的均值;将每个时间滑动窗口内的监测数据的均值与健康状态下待测桥梁的监测数据的均值的安全阈值进行对比,得到待测桥梁异常状态检测结果;本发明对实时监
一种设备异常检测方法、装置和存储介质.pdf
本申请提供一种设备异常检测方法、装置和存储介质。所述方法包括:根据多个正常传感器数据样本构建堆栈式胶囊自编码器;获取多个待检测传感器数据,并计算所述多个待检测传感器数据对应的特征图像;将所述特征图像输入所述堆栈式胶囊自编码器,获得所述多个待检测传感器数据的重构残差;将所述重构残差与正常传感器数据的重构残差范围进行比对,以确定待检测设备是否异常;其中,所述多个待检测传感器数据的数据类型与所述多个正常数据样本的数据类型及数量一致。本发明实施例基于多个传感器数据的关联性,采用堆栈式胶囊自编码器对多个传感器数据进
异常进程检测方法、装置、设备和介质.pdf
本申请涉及一种异常进程检测方法、装置、设备和介质,方法包括:获取基于多个进程间的生成关系构建的目标进程树;目标进程树中包括进程节点;目标进程树中共边的两个进程节点之间存在生成关系;将目标进程树中的每个进程节点分别与预先构建的异常进程树库中的进程节点进行匹配,得到匹配到的异常进程节点;基于异常进程节点之间的连通情况对目标进程树初步异常检测;在初步检测目标进程树异常的情况下,对异常进程节点对应的进程行为特征进行映射,得到异常进程节点对应的攻击阶段;根据目标进程树中各异常进程节点分别对应的攻击阶段,对目标进程树
用户状态检测方法、装置、设备和介质.pdf
本发明公开了一种用户状态检测方法,该方法包括:对样本进行第一次稀释,并测量第一粒子数,计算样本浓度。获取血样浓度与第一粒子数之间的对应关系,若样本浓度小于或等于由血样浓度与第一粒子数的对应关系确定的第一临界浓度,则根据第一测量粒子数、血样浓度与第一粒子数的对应关系计算第一实际粒子数,并进一步计算目标血样真实的白细胞浓度以确定用户的状态。若样本浓度大于该第一临界浓度,则进行二次稀释,根据测量的第二测量粒子数计算目标血样真实的白细胞浓度以确定用户的状态,使对用户状态的检测不易出现偏差。可见,该方案能保证目标血