江西理工大学王振东获国家专利权
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龙图腾网获悉江西理工大学申请的专利一种网络物理系统入侵检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114863226B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210446927.2，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种网络物理系统入侵检测方法是由王振东;李泽煜;陈潇潇;杨书新;王俊岭;李大海设计研发完成，并于2022-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种网络物理系统入侵检测方法在说明书摘要公布了：一种网络物理系统入侵检测方法，对入侵检测数据集进行数据预处理，数据预处理包括字符型数据数值化处理、数据归一化处理和数据不平衡处理；通过二元灰狼优化算法对预处理完的入侵检测数据集进行最优特征子集选取；根据选取的最优特征子集对教师网络模型进行预训练；入侵检测模型训练过程：初始化入侵模型参数，确定学生网络模型的结构；基于最优特征子集将两组不同类别的网络流量输入入侵检测模型进行训练；根据知识蒸馏损失调整K折交叉训练过程的误差，直到学生网络模型达到收敛；对入侵检测模型进行测试，得到每条数据的分类结果。本发明实现轻量级、实时性和无监督等特性的物联网入侵检测，降低对标签的过度依赖，提示泛化能力。
本发明授权一种网络物理系统入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.一种网络物理系统入侵检测方法，其特征在于，包括： 1对入侵检测数据集进行数据预处理，所述数据预处理包括字符型数据数值化处理、数据归一化处理和数据不平衡处理； 2通过二元灰狼优化算法对预处理完的入侵检测数据集进行最优特征子集选取； 3根据选取的最优特征子集对教师网络模型进行预训练； 4KD-TCNN入侵检测模型训练： 41初始化KD-TCNN入侵检测参数，确定学生网络模型的结构； 42基于最优特征子集将两组不同类别的网络流量输入所述KD-TCNN入侵检测模型进行训练； 43根据知识蒸馏损失调整K折交叉训练过程的误差，直到学生网络模型达到收敛； 5对所述KD-TCNN入侵检测模型进行测试，将预处理后的测试数据集输入到学生网络得到每条数据的分类结果。
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