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龙图腾网恭喜安徽知陉智能科技有限公司申请的专利基于深度归一化自连接脉冲神经网络的汽车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：CN114936593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210471292.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于深度归一化自连接脉冲神经网络的汽车入侵检测方法是由王子剑;陈龙;严武设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度归一化自连接脉冲神经网络的汽车入侵检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度归一化自连接脉冲神经网络的汽车入侵检测方法，包括基于上下文组合器提取目标汽车的CANID字段以及目标汽车的DATA存储数据，使用一个滑动窗口对上下文组合器所获取的数据进行组合以获取数据中的上下文特性，得到输入特征；将输入特征以字符形式嵌入至所构建的循环LIF神经元模型，以将输入特征转译为神经元突触后电位；分组对神经元突触后电位进行归一化预处理，得到归一化后的神经元突触后电位，以转化为各类包括有全连接层的神经网络动态模型。通过提出上下文组合器、脉冲神经网络与人工神经网络异构结合的车内网络入侵检测模型SiN‑Vein，使得本发明能够精确检测车内网络入侵，实时应用于实际车内网络入侵检测场景。

本发明授权基于深度归一化自连接脉冲神经网络的汽车入侵检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度归一化自连接脉冲神经网络的汽车入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于上下文组合器提取目标汽车的CANID字段以及目标汽车的DATA存储数据，使用一个滑动窗口对上下文组合器所获取的数据进行组合以获取数据中的上下文特性，得到输入特征；将所述输入特征以字符形式嵌入至所构建的循环LIF神经元模型，以将所述输入特征转译为神经元突触后电位；将所述输入特征以字符形式嵌入的具体方式为：通过嵌入层将输入特征转换为高维特征向量ei，以保证同时保留每个字符的位置特征： 式中，E是连接的一维特征向量，为使用embedding嵌入层转换得到的第i个特征的高维表示向量，其中0≤i≤19*winlen；分组对所述神经元突触后电位进行归一化预处理，得到归一化后的神经元突触后电位，以转化为各类包括有全连接层的神经网络动态模型；基于神经网络动态模型计算汽车入侵消息概率以及汽车正常消息概率。

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