一种前置数据网关的断点缓存处理方法及系统

    公开(公告)号:CN117041349A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311064836.3

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 为解决现有技术存在的问题,本发明提供了一种前置数据网关的断点缓存处理方法和系统,系统包括执行方法步骤的功能模块,其中方法包括如下步骤:S1.判断数据上传链路是否通畅,同时判断数据转发链路是否通畅。当数据上传链路不通畅时,执行步骤S2。当数据转发链路不通畅时,执行步骤S3。S2.将待上传数据信息缓存,待数据上传链路恢复通讯后,将待上传数据信息与实施上传数据信息序列化处理后进行上传。S3.将待转发数据信息缓存,待数据转发链路恢复通讯后,将待转发数据信息与实施转发数据信息序列化处理后进行转发。本发明保证了数据采集的有效性、连续性和完整性,解决了通讯故障期间数据丢失的问题。

    一种基于规则的网络安全事件关联分析方法和系统

    公开(公告)号:CN114143020A

    公开(公告)日:2022-03-04

    申请号:CN202111038025.7

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于规则的网络安全事件关联分析方法和系统,其核心思想是采用基于规则的关联分析算法,融合流量信息和多源日志信息,挖掘多源信息之间的本质联系,从海量的数据发现潜在的安全事件。该方法通过对解析后的日志、流量记录进行过滤、信息字段提取、数据归并去除冗余数据、降低数据维度、聚合同一类型网络安全事件,形成事件队列,并利用树形规则中节点之间的关系来定义同一攻击场景的关联关系,将零散存在的数据记录组织成为一个完整的攻击场景。然后在线将事件队列中的记录信息与树形规则匹配,实现多源记录信息向关联规则的映射,根据映射找到关联的记录信息,重建攻击过程。

    基于边缘计算技术的GIS设备状态智能监控系统及方法

    公开(公告)号:CN110401262B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201910521218.4

    申请日:2019-06-17

    Abstract: 一种基于边缘计算技术的GIS设备状态智能监控系统及方法,所述系统包括状态传感器终端、数据节点装置和智能监控中心,状态传感器终端将采集到的状态数据汇集到数据节点装置开展电力物联网边缘计算,并通过传输网路连接到智能监控中心;状态监测传感器终端用于实时数据采集相关状态参量,接受并执行有限的边缘计算任务;所述数据节点装置用于数据的汇集,接受并执行边缘计算任务;所述智能监控中心用于对GIS设备状态进行设备物联管理、智能评估分析及高级应用,并将优化的边缘计算算法模型和SG‑CIM数据模型配置到数据节点装置。本发明构建变电站的断路器GIS设备物联网系统,能提高设备状态评价诊断的自动化、信息化和智能化水平。

    一种基于规则的网络安全事件关联分析方法和系统

    公开(公告)号:CN114143020B

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202111038025.7

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于规则的网络安全事件关联分析方法和系统,其核心思想是采用基于规则的关联分析算法,融合流量信息和多源日志信息,挖掘多源信息之间的本质联系,从海量的数据发现潜在的安全事件。该方法通过对解析后的日志、流量记录进行过滤、信息字段提取、数据归并去除冗余数据、降低数据维度、聚合同一类型网络安全事件,形成事件队列,并利用树形规则中节点之间的关系来定义同一攻击场景的关联关系,将零散存在的数据记录组织成为一个完整的攻击场景。然后在线将事件队列中的记录信息与树形规则匹配,实现多源记录信息向关联规则的映射,根据映射找到关联的记录信息,重建攻击过程。

    一种基于RBF神经网络的多普勒频偏估计方法和系统

    公开(公告)号:CN114338324B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202111533304.0

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于RBF神经网络的多普勒频偏估计方法和系统,所述方法包括:利用给定的神经网络学习算法实现接收端导频信号与多普勒频偏之间的映射关系,然后对多普勒频偏进行估计。首先确定5G高速移动环境中接收端收到的导频信号样本集;根据5G高速移动环境中随机生成多普勒频偏,利用不同多普勒频偏情况下的导频信号组成训练样本对三层RBF神经网络进行训练,得到最优权值;计算RBF神经网络权值调节律;判断RBF神经网络误差值是否大于给定误差;如果是则继续计算RBF神经网络误差值。

    一种基于RBF神经网络的多普勒频偏估计方法和系统

    公开(公告)号:CN114338324A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111533304.0

    申请日:2021-12-15

    Abstract: 本发明实施例提供了一种基于RBF神经网络的多普勒频偏估计方法和系统,所述方法包括:利用给定的神经网络学习算法实现接收端导频符号与多普勒频偏之间的映射关系,然后对多普勒频偏进行估计。首先确定5G高速移动环境中接收端收到的导频符号样本集;根据5G高速移动环境中随机生成多普勒频偏,利用不同多普勒频偏情况下的导频信号组成训练样本对三层RBF神经网络进行训练,得到最优权值;计算RBF神经网络权值调节律;判断RBF神经网络误差值是否大于给定误差;如果是则继续计算RBF神经网络误差值。

    海量时序数据库节点之间历史数据同步处理方法和系统

    公开(公告)号:CN113901132A

    公开(公告)日:2022-01-07

    申请号:CN202111039203.8

    申请日:2021-09-06

    Abstract: 本发明实施例提供了一种海量时序数据库节点之间历史数据同步处理方法和系统,所述系统包括:参数配置模块、数据同步并发处理模块、数据同步批量处理模块;参数配置模块,用于对系统进行配置和初始化;并通过本地节点数据库存储海量时序数据;其中所述本地节点数据库包括多个子时序数据库,且每一子时序数据库都对应于一个或多个子时序数据库节点任务;数据同步并发处理模块,用于对各个子时序库节点同步任务并行开展,每个任务同步完成后形成同步报表,以供同步数据分析和统计;数据同步批量处理模块,用于对完成一个子时序数据库节点任务时,判断是否为末节点不是则发送启动下一节点任务信号,进行数据同步。

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