[发明专利]基于表征学习的边缘网络状态感知建模方法在审
| 申请号： | 202011502216.X | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN114726741A | 公开（公告）日： | 2022-07-08 |
| 发明（设计）人： | 赵剑明;刘琦;刘贤达;王天宇;张明轩;张博文;王传君 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所;国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L67/10;H04L9/40;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明基于深度神经网络(DNN)算法提出了一种基于表征学习的面向工业边缘网络的全面状态感知建模方法。该发明利用以表征学习为技术特征的卷积神经网络(CNN)，能够避免手动提取特征直接部署在工业边缘网络环境下，针对异构网络环境下的行为状态需求，通过旁路监听或直接嵌入的方式收集边缘网络中的原始数据自动学习特征并执行全面状态感知分析任务。对边缘网络环境中不同设备、不同业务逻辑所产生的行为状态进行建模、感知和检测，实现对整体框架的全面状态感知的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 表征 学习 边缘 网络 状态 感知 建模 方法 | ||
【主权项】：
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