[发明专利]一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统有效

专利信息
申请号: 202010299034.0 申请日: 2020-04-16
公开(公告)号: CN111612300B 公开(公告)日: 2023-10-27
发明(设计)人: 段军红;杨波;杨仕博;卫祥;王琼;王华;李燕;陈佐虎 申请(专利权)人: 国网甘肃省电力公司信息通信公司;甘肃同兴智能科技发展有限责任公司
主分类号: G06Q10/0639 分类号: G06Q10/0639;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/08
代理公司: 厦门市精诚新创知识产权代理有限公司 35218 代理人: 徐铭锽
地址: 730000 甘肃*** 国省代码: 甘肃;62
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摘要: 发明涉及指标计算技术领域,具体地说,涉及一种基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统。其方法包括如下步骤:使用graphembedding对网络资源节点进行图编码;使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺;使用云标尺进行在线场景异常感知检测。该基于深度混合云模型的场景异常感知指标计算方法及系统中,使用graph embedding对网络资源节点进行图编码表示,具有更广泛的适用范围和泛化能力,将编码化的节点资源构建整体云模型,并使用基于深度学习的层次分析法建立云模型评价标尺,进行场景异常感知检测,可在不同周期维度的数据下进行检测,将训练模型使用于在线检测,并能对大规模、动态变化的网络资源进行实时检测。
搜索关键词: 一种 基于 深度 混合 模型 场景 异常 感知 指标 计算方法 系统
【主权项】:
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