-
公开(公告)号：CN116050642A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310111802.9
申请日：2023-02-14
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及多能源系统优化配置技术领域，尤其涉及一种基于分形理论的微网多能源系统优化配置方法。本发明首先将系统覆盖环境规划为多个独立的微网区域，形成类似有机细胞结构，互相独立，再连接智能路由器。智能路由器是可以处理不同类型和等级电压能量变换能力的多端口电力电子设备，能实现不同子系统能量双向交互。接着通过多能源互补模型、能源需求预测模型和能量产出预测模型，对智能路由器数据进行处理，根据多能源供应量、能源需求量，启动能源互补策略函数，实现对不同区域内的微网依次进行能源优化，达到系统内源、网、储、荷平衡的目的。
-
公开(公告)号：CN115665753A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211388062.5
申请日：2022-11-08
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: H04W12/37 , H04W12/122 , G06F9/455
Abstract: 本发明涉及数据安全访问系统领域，尤其涉及一种基于安卓虚拟机的移动办公数据安全访问系统。本发明设置安卓虚拟机模块、访问节点模块、数据镜像模块、钩子子程序、访问模块、安全监测模块、数据库、安全策略模块和仿真服务器配合。通过钩子子程序对异常访问行为进行捕获，达到阻拦和隔离异常访问行为的目的。利用安全策略模型分析实时数据访问行为，派发对应的安全策略模板，达到攻击异常访问行为的目。同时通过建立流量数据镜像节点的方式，对安全策略模板进行执行、完善，使得安全策略执行效果达到预期目标，同时也不会影响各安装虚拟机的正常运行。最终达到移动办公数据安全访问的目的，保证数据安全。
-
公开(公告)号：CN111224979B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201911425168.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F16/953
Abstract: 一种基于IP数据流分析的链路通信监控视图构建方法，包括以下具体步骤：S1、后台服务器控制监控服务器向待检测通信电路链路发送链路检测指令；监控服务器获取内部数据服务器发送至目标服务器的待检测数据；S2、监控服务器获取每个数据流的传输规则A1；S3、分析判断待检测数据所具有的传输规则A1；S4、获取目标服务器发出的携带传输规则A2数据传输查询请求；S5、判断传输规则A2与传输规则A1是否完全相同，若完全相同则将待检测数据发送至目标服务器；若不相同则中断待检测数据，并生成数据中断传输记录；监控服务器向后台服务器发送传输失败的报警信息。本发明能有效的防止公司重要数据泄漏，有效的保护公司的网络安全。
-
公开(公告)号：CN111191938A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911419587.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
Abstract: 一种基于均幅指标的IPFIX流数据趋势分析系统，包括信息采集模块、信息存储模块、数据对比模块、客户端、数据输入模块和结果输出模块；信息采集模块与信息存储模块数据传递连接，用于采集股市内股价波动值；信息存储模块用于存储采集的信息；数据对比模块与信息存储模块数据传递连接，用于分析对比信息存储模块内的信息与数据输入模块输入的信息；数据输入模块与数据对比模块数据传递连接；客户端与数据输入模块数据传递连接；结果输出模块与数据对比模块数据传递连接，用于输出结果。本发明通过多个模块的设计，可以帮助股民根据均幅指标分析判断资金的配比、选择出入场的具体点位和及时止损，具有很高的实用价值。
-
公开(公告)号：CN112257076B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202011254177.6
申请日：2020-11-11
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
Abstract: 一种基于随机探测算法和信息聚合的漏洞检测方法，方法包括建立信息合集；反编译；建立二进制训练合集；建立漏洞检测模型；漏洞检测模型判断异常点；漏洞处理。本发明通过信息聚合模块，多次对软件各模块中的网络数据流信息进行采集、筛选、组织和整合，得到纯度高的二进制训练合集，再配合径向基函数神经网络和递归神经网络作用，建立漏洞检测模型，通过机器学习，不断完善模型对二进制软件中可能存在的安全漏洞的检测能力，同时采用随机森林算法，提高了对待检测二进制程序的函数以及对应的特征向量提取的准确性，达到漏洞检测快速、准确的目的。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111245741A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201911419643.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: H04L12/859 , H04L12/851 , G06F9/52
Abstract: 一种基于软件死锁和高负载跳转技术的网络流量分流方法，包括；获取系统内的多个应用及应用的域名，将应用域名进行编号；对系统内的资源进行区域划分，获取划分后区域的域名，并将域名进行编号；若区域的域名编号数小于系统内应用域名编号数；判断是否存在与区域的域名相同的应用域名，当存在与区域的域名相同的应用域名时，将对应的应用转发至对应的区域系统资源内；获取同一系统资源内应用的隔离性等级，按照隔离性等级进行分类执行；同一按照隔离性等级内的应用按照编号顺序进行执行。本发明通过对系统内应用以及系统的资源进行划分编号，提取域名和隔离性等级，得到了一种效率高，引流效果好的网络流量分流方法。
-
公开(公告)号：CN116154764A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310142100.7
申请日：2023-02-21
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力管理领域，具体为一种基于多智能体技术的多微网协同控制和能量管理系统。其包括微网能量流采集模块、微网能量流输出曲线构建模块、微网输出能量流预测模块和能量流协同控制模块；微网能量流采集模块用于采集分布式微网的能量流数据；微网能量流输出曲线构建模块用于根据采集的分布式微网能量流数据来构建分布式微网输出能量流曲线；微网输出能量流预测模块用于对后续预设时间段内的微网输出能量流进行预测；能量流协同控制模块用于对微网进行能量流输入的调控。本发明能根据采集的微网能量流数据来对未来的能量流输出情况进行预测以及时采取协同控制措施来调度电力从而满足电力需求。
-
公开(公告)号：CN113132361B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110351298.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 一种基于博弈奖惩机制的SDN网络抗DDos方法，包括数据输入模块、SDN防护模块、数据查询模块、数据分类模块、访问请求模块和奖惩机制模块；数据输入模块与SDN防护模块通讯连接；SDN防护模块分别与数据分类模块、数据查询模块和奖惩机制模块通讯连接；数据分类模块和数据查询模块分别与访问请求模块通讯连接；访问请求模块与奖惩机制模块通讯连接。本发明对请求的数据进行防护筛选并发送，对数据的访问异常进行循环排序处理和引入奖惩机制，对实施DDoS流量的攻击者进行惩罚，并对合作的玩家进行奖励，从而有效地为网络管理员实施期望的结果，实现动态防御的目的，以减轻对SDN控制器的大规模流量攻击，并在不同的网络拓扑中进行应用，具有很好的可扩展性。
-
公开(公告)号：CN111224976A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911419610.4
申请日：2019-12-31
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: H04L29/06 , G06F16/901 , G06F16/906
Abstract: 一种基于树状分类结构的网络应用协议库管理方法，包括如下步骤：S1、采集网络应用协议，并将采集的网络应用协议统计到网络应用协议库中；S2、将网络应用协议库中的网络应用协议按照应用范围逐渐缩小的方式依次排序；S3、对网络应用协议的应用进行分类；S4、将网络应用按照树状分类结构进行分类，并将网络应用与网络应用协议库中的网络应用协议逐个进行匹配，直至匹配到适用于网络应用的网络应用协议。本发明能按照树状分类结构对网络应用协议库中的网络应用协议进行管理，网络应用协议的管理更加有条理，更便于分类排序和调用。
-
公开(公告)号：CN116258256A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310102013.9
申请日：2023-02-09
Applicant: 厦门美域中央信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及能源预测领域，具体为一种基于地理分布机器学习的能源出力及负荷预测方法，其包括以下步骤：S1、获取能源出力以及负荷的时间序列历史数据集A和历史数据集B；S2、按照地理位置对历史数据集A以及历史数据集B进行分割；S3、对每个子数据集进行划分，分成为训练集和测试集；S4、构建各地区的能源出力预测模型和能源负荷预测模型；S5、获取突变的影响因素、影响数值和影响时间段；S6、向能源出力预测模型和能源负荷预测模型中输入地区和时间，获取能源出力及负荷的预测值；S7、结合突变的影响因素进行预测值的纠正，获得最终预测结果。本发明中，预测结果排除突变的影响因素，能更加准确地得到能源出力及负荷的预测值。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.025 seconds)
