基于联邦图学习的电力物联网设备异常检测方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510601667.5

申请日：

2025-05-12

公开(公告)号：

CN120124674A

公开(公告)日：

2025-06-10

发明(设计)人：

肖勇才杨浩潘曙辉刘恒陈明亮郑文彬林楠喻宝禄龙宣东

申请人：

国网江西省电力有限公司电力科学研究院

申请人地址：

330000 江西省南昌市青山湖区民营科技园内民强路88号检测试验中心科研楼（第1-11层）

IPC主分类号：

G06N3/042

IPC分类号：

G06Q50/06

代理机构：

南昌贤达专利代理事务所(普通合伙) 36136

代理人：

金一娴

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江西省

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-06-27	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06N 3/042申请日:20250512
2025-06-10	公开	公开
2025-08-05	授权	授权

共 50 条

[1]

基于联邦图学习的电力物联网设备异常检测方法及系统 [P].

肖勇才 ;

杨浩 ;

潘曙辉 ;

刘恒 ;

陈明亮 ;

郑文彬 ;

林楠 ;

喻宝禄 ;

龙宣东 .

中国专利 :CN120124674B ,2025-08-05

[2]

基于联邦学习与深度学习的物联网异常检测方法及系统 [P].

胡卓尔 ;

高晖 ;

许文俊 ;

陆月明 .

中国专利 :CN115567269A ,2023-01-03

[3]

一种基于图神经网络的电力物联网设备异常检测方法 [P].

谢昕 ;

徐磊 ;

李欣磊 ;

黄钰慧 ;

宁蔚烨 ;

喻思 ;

李钊 ;

熊佳芋 .

中国专利 :CN114077811B ,2022-02-22

[4]

一种基于联邦学习的电力物联网异常运行数据检测方法 [P].

钟加勇 ;

陈咏涛 ;

向彬 ;

高晋 ;

王雪文 ;

刘丁豪 ;

稂龙亚 ;

籍勇亮 ;

龙江幸 .

中国专利 :CN117851889A ,2024-04-09

[5]

基于原型学习和联邦学习的物联网入侵检测方法及系统 [P].

李镇 ;

石俊峥 ;

乐民生 ;

苟高鹏 ;

熊刚 ;

夏葳 ;

崔明鑫 ;

秦颖超 .

中国专利 :CN118199925A ,2024-06-14

[6]

基于聚类联邦学习的物联网设备异常流量检测方法 [P].

马卓 ;

高佳晨 ;

刘洋 ;

杨易龙 ;

刘心晶 ;

李腾 ;

张俊伟 ;

马建峰 .

中国专利 :CN114900343A ,2022-08-12

[7]

一种基于联邦图神经网络工业物联网设备检测方法及系统 [P].

姜一凡 ;

刘兆伟 ;

王腾江 ;

王涛 ;

王海洋 ;

宋永超 ;

姜岸佐 ;

单垚 .

中国专利 :CN119676094A ,2025-03-21

[8]

一种基于属性图的电力物联网网络异常检测方法及系统 [P].

孙沛 ;

孙碧颖 ;

党倩 ;

杜春慧 ;

徐鹏 ;

王晨宇 ;

桂小林 .

中国专利 :CN117076862B ,2025-11-07

[9]

一种基于联邦学习的电力数据异常检测方法 [P].

邓莹 ;

胡凯 ;

李姚根 .

中国专利 :CN116451117B ,2025-11-21

[10]

基于密文特征的电力物联网异常检测与预警方法及系统 [P].

徐健 ;

肖勇才 ;

杨浩 ;

潘曙辉 ;

刘恒 ;

张琼尹 ;

李址岐 ;

孙磊 ;

李宁 .

中国专利 :CN120185936A ,2025-06-20

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