一种基于输出子集权重分配的拟态判决方法及装置

    公开(公告)号:CN107360149B

    公开(公告)日:2019-08-20

    申请号:CN201710543007.1

    申请日:2017-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于输出子集权重分配的拟态判决方法及装置,该方法首先将每个异构功能等价体的输出按照内容逻辑关系划分为多个输出子集;依据每个输出子集对系统安全性的影响,赋予相应的权重;按照权重从大到小的顺序,排列输出子集;输出代理器按照上述规定的顺序对输出子集依次进行择多判决;判断有效择多判决是否完成,若有效择多判决没有完成,则按照上述规定的顺序,选择下一个输出子集继续进行择多判决,若有效择多判决已经完成,则停止判决,根据判决结果,选择相应的异构功能等价体输出作为系统输出。该方法不仅减少了判决数据量,加快了判决速度,而且有重点地对待判决数据,降低了择多判决失败的概率,保证了重要数据的正确输出。

    基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法

    公开(公告)号:CN106326188B

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201610796407.9

    申请日:2016-08-31

    Abstract: 本发明涉及一种基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法,该系统包含半径粒子群优化模块、判决器模块及反向学习模块,半径粒子群优化模块根据服务请求及任务属性,评价候选划分方案,设计适应函数,动态分区域计算区域最优任务划分方案,选取全局最优任务划分方案;判决器模块记录划分方案,判断是否陷入局部限值,若是则触发反向学习模块,否则不触发反向学习模块,继续进行半径粒子群优化;反向学习模块对划分方案进行退化,将退化结果反馈给半径粒子群优化模块,继续求解任务划分方案。本发明通过半径粒子群优化求解全局最优任务划分方案,有效提高求解精度;通过反向学习机制将划分方案进行退化,克服局部极值问题,提高任务划分质量,系统执行性能显著提高。

    一种功能等价体集合的异构度评估方法及系统

    公开(公告)号:CN107395591A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710592245.1

    申请日:2017-07-19

    Abstract: 本发明属于网络空间安全防护技术领域,尤其涉及一种功能等价体集合的异构度评估方法及系统。一种功能等价体集合的异构度评估方法,包括:将功能等价体集合中的每个功能等价体划分为1个以上独立功能层;计算任意两个功能等价体的任一独立功能层的异构度值;计算任意两个功能等价体的异构度归一化值;根据需要调度的功能等价体的数量,计算对应数量的任意功能等价体集合的异构度评估值;根据各功能等价体集合的异构度评估值进行功能等价体集合调度。一种功能等价体集合的异构度评估系统,包括:划分模块;第一计算模块;第二计算模块;第三计算模块;调度模块。本发明对拟态防御架构下功能等价体的异构度给出了定量评估方法。

    可重构系统及其构建方法

    公开(公告)号:CN103810142B

    公开(公告)日:2017-04-12

    申请号:CN201410081876.3

    申请日:2014-03-06

    Abstract: 本发明公开了一种可重构系统及其构建方法,该构建方法包括:从预设的N个可重构器件中选出任一可重构器件作为互连可重构器件;其中,N为大于等于3的整数;针对第i可重构器件,将第i可重构器件的内存通道接口分别与第i‑1可重构器件的内存通道接口和第i+1可重构器件的内存通道接口相连;将第一可重构器件的内存通道接口分别与第二可重构器件的内存通道接口和第N‑1可重构器件的内存通道接口相连;将第N‑1可重构器件的内存通道接口还与第N‑2可重构器件的内存通道接口相连;将剩余的N‑1个可重构器件的高速互连接口均与互连可重构器件的高速互连接口相连;采用本发明的可重构系统及其构建方法,可提高可重构器件的计算能力。

    基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法

    公开(公告)号:CN106326188A

    公开(公告)日:2017-01-11

    申请号:CN201610796407.9

    申请日:2016-08-31

    CPC classification number: G06F15/7871 G06F15/7882 G06F17/5009 G06F2217/86

    Abstract: 本发明涉及一种基于反向学习半径粒子群优化的任务划分系统及其方法,该系统包含半径粒子群优化模块、判决器模块及反向学习模块,半径粒子群优化模块根据服务请求及任务属性,评价候选划分方案,设计适应函数,动态分区域计算区域最优任务划分方案,选取全局最优任务划分方案;判决器模块记录划分方案,判断是否陷入局部限值,若是则触发反向学习模块,否则不触发反向学习模块,继续进行半径粒子群优化;反向学习模块对划分方案进行退化,将退化结果反馈给半径粒子群优化模块,继续求解任务划分方案。本发明通过半径粒子群优化求解全局最优任务划分方案,有效提高求解精度;通过反向学习机制将划分方案进行退化,克服局部极值问题,提高任务划分质量,系统执行性能显著提高。

    整包数据的传输方法及传输系统

    公开(公告)号:CN101252415A

    公开(公告)日:2008-08-27

    申请号:CN200810087595.3

    申请日:2008-04-18

    Abstract: 本发明公开了一种整包数据的传输方法及传输系统,包括步骤:发送端并行发送数据信号和状态信号,所述数据信号包括数据包的数据信号,所述状态信号包括表示数据包传输状态的状态信号,其中同一数据包的数据信号至少分三次发送;接收端接收所述状态信号和数据信号,并根据所述状态信号存储所述数据信号。其中,接收方式为:将在连续时钟周期接收到的同一数据包的数据存储到连续的存储空间内。本发明采用将数据信号和状态信号分离,并行传输,这样使得状态信号不占用数据信号的传输带宽,另外在接收端不再进行包重组,直接将连续时钟周期接收到的数据信号存储到接收端的连续存储空间内,简化了数据传输的过程,提高了传输速度。

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