一种面向智能电网服务器流量异常检测的深度学习方法

    公开(公告)号:CN109886833B

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN201910053584.1

    申请日:2019-01-21

    Abstract: 本发明公开了一种面向智能电网服务器流量异常检测的深度学习方法。该方法基于监控电网服务器流量的高维时间序列数据信息,利用一种基于两层LSTM神经元的Encoder‑Decoder深度神经网络,构建了流量正常状态估计。基于估计得到的流量正常行为,分析其与实测值残差的分布情况,并最终给出置信区间作为判别异常行为的控制限,从而实现了对智能电网服务器流量异常行为的检测。本发明方法够自适应动态逼近变量间非线性关系,无需进行人为干预选取变量特征,无需数据降维,具有一定的普适性,且对预防严重故障的发生有着十分重要的科学意义和应用价值。

    一种基于半导体原件检测的电子设备探测装置

    公开(公告)号:CN106054177A

    公开(公告)日:2016-10-26

    申请号:CN201610355117.0

    申请日:2016-05-24

    CPC classification number: G01S13/886 G01S13/04

    Abstract: 本发明公开一种基于半导体原件检测的电子设备探测装置,其特征在于,包括电源模块、发射模块、接收模块、报警模块、控制模块;电源模块分别与需要其他供电的模块相连,发射模块、接收模块、报警模块分别与控制模块相连。所述基于半导体原件检测的电子设备探测装置,它是谐波雷达技术的具体应用,通过谐波雷达的发射端向目标区域或目标物体发出S波段的高频基波(2.45‑3.6GHz),由接收端捕获来自目标物体所产生的二次谐波(7‑7.5GHz)和三次谐波(10‑10.6GHz),进行分析和处理后,给出基波发射前后的谐波变化规律,从而能够有效的识别出带有非线性结的电子设备。

    系统处理方法
    37.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103927232A

    公开(公告)日:2014-07-16

    申请号:CN201410152528.0

    申请日:2014-04-15

    Abstract: 本发明涉及一种系统处理方法,包括以下步骤:S1、获取系统的基本信息;S2、根据系统的基本信息选取设备并组合为待选系统;S3、建立设备求解模型以求得各设备的吞吐量;S4、建立子系统求解模型以求得位于同一架构层次中的各设备组合成的子系统的吞吐量;S5、建立系统求解模型以求得待选系统的响应时间;S6、根据所述响应时间确定所述待选系统是否符合条件;S7、输出符合条件的所述待选系统。通过采用本发明所公开的系统处理方法能够准确得到系统的资源信息,避免了资源冗余造成的浪费或者资源不足时导致系统无法正常工作的情况。

    一种云平台异构一体化资源管理系统

    公开(公告)号:CN102750602A

    公开(公告)日:2012-10-24

    申请号:CN201210118447.X

    申请日:2012-04-20

    Inventor: 林强

    Abstract: 本发明公开了一种云平台异构一体化资源管理系统,通过资产管理模块对所述所连接的计算机进行分组管理;软件分发模块对系统软件和应用软件进行分发;补丁管理模块根据实时监控结果更新补丁;报表统计模块生成自定义报表,管理以上模块;网络资源自动化管理模块实现方便、及时的网络配置资源获取,并屏蔽设备差异进行标准配置;存储资源自动化管理模块实现存储的网络、设备、资源管理;资源池管理模块以资源池为管理单元,通过管理X86及小型机集群的管理节点实现对资源池的管理;系统控制模块进行统一管理,为不同计算机软硬件结构匹配不同的软件系统以及补丁,提高了云平台的运行效率,节省了用户的管理成本,同时减少了硬件成本。

    噪点剔除方法
    40.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103942615A

    公开(公告)日:2014-07-23

    申请号:CN201410150573.2

    申请日:2014-04-15

    Abstract: 本发明涉及一种噪点剔除方法,包括:S1、获取数据样本;S2、设定滑窗大小;S3、剔除每一滑窗中的噪点数据;S4、取各所述滑窗内剔除噪点数据后的剩余数据样本的平均值为该滑窗的滑窗代表值;S5、获取各所述滑窗代表值作为参考数据样本;S6、确定是否再次设定滑窗大小;S7、将多组不同滑窗大小下获得的参考数据样本与理论基准样本做比对,选择误差最小的参考数据样本作为最终的样本。采用本发明所公开的噪点剔除方法处理后所得到的参考数据样本能够更好地反映数据的趋势特征,以便对后阶段的业务系统的发展趋势进行预测,提前预知可能的风险、故障,提前做好资源规划。

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