基于规则匹配和深度学习的工控设备识别方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010312484.9
IPC分类号：G06F16/245;G06F16/215
申请日期：
2020-04-20
申请人：
广州大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于规则匹配和深度学习的工控设备识别方法及系统
申请号	CN202010312484.9	申请日期	2020-04-20
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-07	公开/公告号	CN111506599A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F16/245	IPC分类号	G;0;6;F;1;6;/;2;4;5;;;G;0;6;F;1;6;/;2;1;5查看分类表>
申请人	广州大学	申请人地址	广东省广州市番禺区大学城外环西路230号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	广州大学	当前权利人	广州大学
发明人	姜誉;李玉莹;田志宏;孙彦斌;方滨兴
代理机构	广州市华学知识产权代理有限公司	代理人	李斌

摘要

本发明公开了一种基于规则匹配和深度学习的工业控制或工控设备识别方法及系统，包括下述步骤：获取工控设备特征数据集；获取数据值特征集；进行关键字特征采集、关联特征采集和多协议特征采集，特征库去重后组合构造成规则集；对工控设备特征数据集和规则集进行规则匹配识别，将规则匹配识别成功的特征数据和识别结果设为带标签数据集，匹配失败的设为无标签数据集；将带标签数据集输入到深度学习模型进行迭代训练，设定训练阈值；将无标签数据集输入训练好的深度学习模型进行设备识别，将识别结果进行规则挖掘得到规则分析结果，将规则分析结果添加到规则集中，更新规则集。本发明将深度学习模型训练和规则匹配模型识别相结合，提高了设备识别的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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