具有时效性的动态双向环行TCP流缓冲区建立和执行方法

    公开(公告)号:CN101183998A

    公开(公告)日:2008-05-21

    申请号:CN200710160247.X

    申请日:2007-12-14

    IPC分类号: H04L12/26 H04L12/24 H04L29/06

    摘要: 一种具有时效性的动态双向环行TCP流缓冲区建立和执行方法。该方法能够在进行流量分析的时候,对具有流特征的大量TCP协议以及以TCP协议为基础的应用协议的数据流进行部分缓存,并阶段性的保存整个流的双向传输状态,记录特定时间段内的协议特征。本发明提供一种能够识别大量基于TCP协议的、具有流特征的应用协议数据,还能识别出流头部的特征数据报和流传输过程中的大量中间数据报,极大的提高分析效果的具有时效性的动态双向环行TCP流缓冲区建立和执行方法。

    一种基于沙盒动态行为识别可疑攻击代码的方法

    公开(公告)号:CN110135156B

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN201910264929.8

    申请日:2019-04-03

    IPC分类号: G06F21/56

    摘要: 一种基于沙盒动态行为识别可疑攻击代码的方法,包括:建立沙盒系统;根据常见恶意程序的API调用序列构建攻击树模型;判断可疑程序的PE文件是否经过加壳、变形等;将存在加壳变形行为的可疑程序引入沙盒,分析API调用序列;计算可疑代码在攻击树中的危险指数,如果达到规定的阈值,则识别告警。本发明的优点是通过将程序引入沙盒中,获取未知程序的API行为序列,减少了未知程序可能对系统造成的危害,构建攻击树模型,通过计算程序的静态危险指数来判断是否可能为恶意代码,提高了对未知程序检测的敏感度。

    基于两级差分进化算法的作业车间多工艺路线批量动态再调度方法

    公开(公告)号:CN101609334A

    公开(公告)日:2009-12-23

    申请号:CN200910100829.8

    申请日:2009-07-13

    IPC分类号: G05B19/418 G06N3/12

    CPC分类号: Y02P90/265

    摘要: 一种基于两级差分进化算法的作业车间多工艺路线批量动态再调度方法,涉及到再调度参数评价、调度模型构造和调度方案编制,采用基于周期和事件驱动的再调度策略,建立了多工艺路线批量调度模型,提出两级差分进化算法来求解该模型,解决批量划分和调度优化问题;考虑到实际环境中工件各道工序并行机之间可能存在能力不均衡的情况,本发明对各工件在每一道工序进行批量划分,设计的两级差分进化算法解决了批量划分和调度优化,能有效地减少机器空闲时间,缩短生产周期,完全适应加工过程中复杂的环境变化和实时处理。

    一种能应对恶劣天气的信息技术设备及工作方法

    公开(公告)号:CN115915730A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211654478.7

    申请日:2022-12-22

    发明人: 赵澄 王卫红

    IPC分类号: H05K7/20 H05K5/02

    摘要: 本发明公开了一种能应对恶劣天气的信息技术设备,属于信息技术领域。一种能应对恶劣天气的信息技术设备,包括机箱,机箱内设有第一散热机构和第二散热机构,支撑腿上设有用于切换第一散热机构和第二散热机构的切换机构;本发明通过设置浮力板使得机箱处于雨天且水位升高时浮力板向上漂浮,解除对第一固定杆的限位,使得弹簧弹起,促使机箱竖直高度得到增加,避免被水淹没,通过设置第一散热机构使得在不下雨的天气时叶片转动即可将机箱内的热量散出,通过设置第二散热机构及切换机构使得机箱处于大雨天气时切换机构将第一散热机构切换为第二散热机构,使得机箱封闭,避免雨水侵入机箱内,同时通过第二散热机构能继续对机箱进行降温。

    一种基于卷积自编码器的图像增强方法

    公开(公告)号:CN110070498A

    公开(公告)日:2019-07-30

    申请号:CN201910182556.X

    申请日:2019-03-12

    IPC分类号: G06T5/00

    摘要: 一种基于卷积自编码器的图像增强方法,包括:将原图像处理成为低光图像,在图像预处理成为低光图像时加入噪声来进行网络的增亮和去噪的训练;将低光图像进行卷积编码操作,得到压缩特征图,并进行池化操作;将得到的压缩特征图进行反卷积操作,解码得到重构明亮图像;将重构明亮图像与原图像进行损失函数的计算;利用计算得到的损失函数进行卷积网络的调参操作,更新参数以优化网络;判断是否达到预设的迭代次数,如果没有达到则继续上述操作,直到达到迭代次数以完成网络训练。本发明的优点是相比于传统自编码器图像增强方法,将卷积操作应用于编码阶段,减少网络中产生的大量冗余参数,拥有更好的图像增强效果,可应用于图像增强领域。

    一种基于动态能量分析的离散余弦变换图像压缩方法

    公开(公告)号:CN108769704A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810563780.9

    申请日:2018-06-04

    发明人: 赵澄 童川 王万良

    IPC分类号: H04N19/625 H04N19/42

    CPC分类号: H04N19/625 H04N19/42

    摘要: 一种基于动态能量分析的离散余弦变换图像压缩方法,包括:获取需要压缩的图像,将该图像进行灰度处理,生成灰度图像,并对灰度图像进行分块处理,分成大小相等的若干像素块;对像素块进行离散余弦变换,得到像素块的离散余弦变换域能量信息,即像素块能量图谱,分析像素块能量图谱,计算表示变换域分量保留条件,记作“压缩半径”;循环遍历每个变换域,以变换域左上角的分量作为压缩圆心,以压缩半径作为半径画圆,保留处于圆内或圆上的像素块点位,去除处于圆外的像素块点位;对压缩好的变换域进行离散余弦变换的逆变换,生成压缩完成后的单个像素块;将各个经过单独压缩的像素块合并成为完整的图像。

    一种基于SAC强化学习的自适应股票交易方法

    公开(公告)号:CN113450227A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110808376.5

    申请日:2021-07-16

    发明人: 赵澄 刘炜 王叶鑫

    摘要: 本发明公开了一种基于SAC强化学习的自适应股票交易方法,包括以下步骤:1)、从互联网获取股票数据,对股票数据进行预处理;2)、提取上述股票数据对应的股票特征,输入到LSTM中预测该股票的收益率Ri,t+1,根据PMSE获取股票预期收益特征;3)、结合市场价格特征、持仓特征、交易费用特征、剩余可用资金特征,表示当前SAC智能体可观测的交易状况S;4)、SAC智能体计算作出投资决策的预期收益Rt;5)、通过最大化预期累积收益和熵信息,自我调整执行的买入、卖出操作,得到适应市场变化的股票交易策略G。本发明提高了对市场的探索能力和预测能力,以快速适应市场变化,提高投资收益的同时减少产生的交易费用。

    具有时效性的动态双向环行TCP流缓冲区建立和执行方法

    公开(公告)号:CN100566266C

    公开(公告)日:2009-12-02

    申请号:CN200710160247.X

    申请日:2007-12-14

    IPC分类号: H04L12/26 H04L12/24 H04L29/06

    摘要: 一种具有时效性的动态双向环行TCP流缓冲区建立和执行方法。该方法能够在进行流量分析的时候,对具有流特征的大量TCP协议以及以TCP协议为基础的应用协议的数据流进行部分缓存,并阶段性的保存整个流的双向传输状态,记录特定时间段内的协议特征。本发明提供一种能够识别大量基于TCP协议的、具有流特征的应用协议数据,还能识别出流头部的特征数据报和流传输过程中的大量中间数据报,极大的提高分析效果的具有时效性的动态双向环行TCP流缓冲区建立和执行方法。

    一种基于端口与内容混杂检测的协议识别方法

    公开(公告)号:CN101184089A

    公开(公告)日:2008-05-21

    申请号:CN200710160250.1

    申请日:2007-12-14

    IPC分类号: H04L29/06 H04L12/24

    摘要: 一种基于端口与内容混杂检测的协议识别方法,该方法在以端口为基准进行协议识别的基础上,引入了内容检查机制,能够对传输数据报中的内容进行分析和匹配,从而判断该数据报的协议类型。而且,本方法还加入了一个与端口绑定的内容匹配规则,该规则与端口识别联合工作,在端口判断完成之后马上进行绑定的内容匹配。这样不但能够提高协议识别能力,还能有效的提高识别速度。本方法在内容识别方面,分别采用头部匹配、尾部匹配和任意匹配三种特征匹配规则类型,这样能够适应各种数据报的应用情况。本发明提供一种能满足动态端口的识别要求、提高识别效果的一种基于端口与内容混杂检测的协议识别方法。

    基于支持向量机的新闻极性对股票价格变化趋势预测的方法

    公开(公告)号:CN110222864A

    公开(公告)日:2019-09-10

    申请号:CN201910342420.0

    申请日:2019-04-26

    发明人: 赵澄 童川 王万良

    摘要: 基于支持向量机的新闻极性对股票价格变化趋势预测的方法,包括:从网上获取金融股票交易数据与相关股票的金融新闻数据;进行金融新闻数据的清洗,并对股票交易数据进行标准化、对金融新闻数据进行极性标签标注的预处理操作;使用卡方检验提取金融新闻中的特征词;利用特征词将新闻文本向量化,输入改进的嵌入支持向量机模型中进行模型的循环训练;对每次训练得到的支持向量机模型进行评估并保存评价最佳支持向量机模型;判断是否达到预设的预测精度,如果没有达到则继续上述操作,直到达到预设的预测精度以得到精确度最优的支持向量机模型。