恭喜四川華體照明科技股份有限公司張星智獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜四川華體照明科技股份有限公司申請的專利基于邊緣計算的能源補給站安全防護方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119420585B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510020961.7,技術領域涉及:H04L9/40;該發明授權基于邊緣計算的能源補給站安全防護方法及系統是由張星智;段瓊;任勇;林玲;張超;楊健龍;李東升設計研發完成,并于2025-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于邊緣計算的能源補給站安全防護方法及系統在說明書摘要公布了:本發明涉及數據處理領域,具體提供了一種基于邊緣計算的能源補給站安全防護方法及系統。通過獲取目標邊緣計算節點的監測流量數據,將監測流量數據輸入流量監測智能體,得到異常流量監測結果,異常流量監測結果包括監測流量數據中監測獲得的異常數據范圍、核心異常數據項、異常數據項對應的異常類型以及異常類型對應的異常支持度,在訓練流量監測智能體時,對各子模型進行單獨訓練,然后聯合起來進行協同訓練,基于異常流量監測結果和監測流量數據生成監測流量標注數據。本發明只用一種流量監測智能體就能實現數據檢測、類型檢測和核心異常數據項檢測,這樣能降低邊緣計算的復雜度,減少成本消耗。
本發明授權基于邊緣計算的能源補給站安全防護方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于邊緣計算的能源補給站安全防護方法,其特征在于,包括:獲取目標邊緣計算節點的監測流量數據,所述目標邊緣計算節點為布設于能源補給站的邊緣計算節點,所述監測流量數據為在目標監測周期中進出所述能源補給站的數據流;將所述監測流量數據輸入流量監測智能體,得到異常流量監測結果,其中,所述異常流量監測結果包括所述監測流量數據中監測獲得的異常數據范圍、核心異常數據項、異常數據項對應的異常類型以及所述異常類型對應的異常支持度,所述流量監測智能體是對初始化監測智能體進行訓練獲得的神經網絡,所述初始化監測智能體包括初始化監測子模型、初始化核心異常數據項監測子模型以及初始化分類子模型,在所述初始化監測子模型、所述初始化核心異常數據項監測子模型以及所述初始化分類子模型各自分離訓練收斂時,對所述初始化監測智能體進行協同訓練,得到所述流量監測智能體;基于所述異常流量監測結果和所述監測流量數據生成監測流量標注數據,其中,所述監測流量標注數據具有以下標記:所述異常數據范圍、所述核心異常數據項、所述異常類型以及所述異常類型對應的支持度;其中,在將所述監測流量數據輸入流量監測智能體,得到異常流量監測結果之前,所述方法還包括:獲取示例監測流量數據,其中,所述示例監測流量數據包括標記有示例異常數據范圍的第一示例監測流量數據、標記有示例核心異常數據項的第二示例監測流量數據以及標記有示例數據項對應的示例類型和所述示例類型對應的示例支持度的第三示例監測流量數據;將所述示例監測流量數據輸入初始化編碼子模型,得到示例降維特征表示,其中,所述示例降維特征表示代表抽取了所述示例監測流量數據的流量特征的降維特征表示;將所述示例降維特征表示分別輸入所述初始化監測子模型、所述初始化核心異常數據項監測子模型以及所述初始化分類子模型進行分離訓練,得到臨時監測智能體,其中,所述臨時監測智能體包括臨時監測子模型、臨時核心異常數據項監測子模型以及臨時分類子模型,所述臨時監測子模型、所述臨時核心異常數據項監測子模型以及所述臨時分類子模型各自依據其對應的模型訓練目標分離訓練得到,所述初始化監測智能體包括所述初始化編碼子模型;對所述臨時監測智能體進行協同訓練,得到所述流量監測智能體;其中,分別結合所述初始化編碼子模型按序對所述初始化監測子模型、所述初始化核心異常數據項監測子模型以及所述初始化分類子模型進行分離訓練,得到臨時監測智能體,包括:分別結合所述初始化編碼子模型采用綜合代價函數按序分別對所述初始化監測子模型、所述初始化核心異常數據項監測子模型以及所述初始化分類子模型進行訓練,得到所述臨時監測智能體,其中,所述綜合代價函數是通過第一代價函數、第二代價函數以及第三代價函數整合獲得的,訓練得到所述臨時監測子模型時,所述第二代價函數和所述第三代價函數被屏蔽,訓練得到所述臨時核心異常數據項監測子模型時,所述第一代價函數和所述第三代價函數被屏蔽,訓練得到所述臨時分類子模型時,所述第一代價函數和所述第二代價函數被屏蔽;所述對所述臨時監測智能體進行協同訓練,得到所述流量監測智能體,包括:采用所述綜合代價函數對所述臨時監測智能體進行協同訓練,得到所述流量監測智能體,其中,所述協同訓練的環節,所述第一代價函數、所述第二代價函數以及所述第三代價函數均未屏蔽。
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