买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于瞬态时域波形多模态融合的Modbus设备信号指纹提取和自更新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：CN120257088B 。

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：202510318642.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于瞬态时域波形多模态融合的Modbus设备信号指纹提取和自更新方法是由袁键;胡爱群设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于瞬态时域波形多模态融合的Modbus设备信号指纹提取和自更新方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于瞬态时域波形多模态融合的Modbus设备信号指纹提取和自更新方法，包括以下步骤：对Modbus设备信号进行采集和预处理，综合分析信号的瞬态波形特征，包括时域、频域、小波域三方面特征，选用改进的稀疏表示SRC模型，提高特征选择过程中的稀疏性，突出关键特征。使用卷积神经网络CNN作为基础架构，输入经过多模态融合后的稀疏系数向量，训练生成每个设备独一无二的“信号指纹”。本发明在Modbus设备信号指纹提取过程中，优化SRC模型多模态融合技术，综合利用多种信号特征，显著提高了指纹提取的准确性和鲁棒性。此外，系统具备的自更新机制使得其采用了在线学习方式保持指纹库实时更新，增强了系统的长期适用性和安全性。

本发明授权基于瞬态时域波形多模态融合的Modbus设备信号指纹提取和自更新方法在权利要求书中公布了：1.基于瞬态时域波形多模态融合的Modbus设备信号指纹提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对Modbus设备启动时的信号进行采集，得到信号序列； 步骤2：利用瞬态时域波形特性、频谱特性和不同尺度下的信号特征，对信号序列进行多模态预处理，得到信号综合特征向量，包括描述信号的瞬态特性统计量和形态学参数、频域分析计算得出实际频率分量，以及小波域分解计算得到所有尺度下的标准差的平均值；所述瞬态特性统计量和形态学参数包括峰值幅度、上升时间、过冲和振铃； 步骤3：通过引入非负约束条件的改进版SRC模型，找到一个稀疏系数向量，使字典矩阵与其乘积最接近于测试样本的综合特征向量； 步骤4：将稀疏系数向量作为特征输入到深度学习模型中训练，以生成设备的唯一指纹码，所述指纹码是一个概率分布，表示测试样本属于各个类别的概率； 所述步骤3中，改进版SRC模型的计算公式为： 其中，D是字典矩阵，是训练样本的综合特征向量，是稀疏系数向量，范数，用于促进稀疏性，是重构误差，用于衡量与之间的差异，是正则化参数，用于平衡稀疏性和重构误差。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东南大学，其通讯地址为：211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。