高速铁路列车自主协同运行控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118732499A

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202410715378.3

    申请日:2024-06-04

    Abstract: 本发明提供高速铁路列车自主协同运行控制方法及系统,属于高速铁路列车运行控制技术领域,构建复杂运行环境下高速铁路自主感知理论模块;从自主感知理论模块提取数据,构建协同条件下高速列车运行控制模型,得到面向状态驱动的高速列车智能自主控制模块,构建动力学列车模型,输出协同条件下多车追踪优化方法,得到基于车车通信的多车追踪间隔优化控制模块;得到多层域列车群博弈模型,获取基于群体智能的列车群分布式协同控制模块,实现列车群分布式协同运行控制。本发明生成基于全局信息的控制调度多尺度推荐策略和面向状态驱动的运行时主动防护曲线,实现了基于群体智能的分布式控制,有效提升行车安全性和运行效率,最大化提升旅客运输能力。

    基于RBAC模式Web应用安全的访问控制漏洞检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116094808A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310062030.4

    申请日:2023-01-17

    Inventor: 任申元 许可 张炳

    Abstract: 本发明涉及一种基于RBAC模式Web应用安全的访问控制漏洞检测方法,其包括以下步骤,步骤1:获取Web应用程序数据库中的基础数据;步骤2:处理基础数据,构造动态节点连接图和静态链接跳转图,并将其合并构成站点地图模型;步骤3:挖掘站点地图模型中不同用户的访问控制策略Gr;步骤4:违背访问控制策略,生成Web应用程序的攻击向量;步骤5:完成Web应用程序的访问控制漏洞检测。本发明通过动静混合的方式进行细粒度建模,将权限验证与数据库中的身份信息相结合,分析不同角色和用户的行为,通过模拟用户操作跟踪收集响应信息构建多属性站点地图模型,推导程序的访问控制策略;本发明通过构造攻击向量,模拟漏洞攻击,实现应用程序评估和漏洞检测。

    基于节点冗余度量的联邦公平性数据分配方法及系统

    公开(公告)号:CN116882517A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310824375.9

    申请日:2023-07-06

    Abstract: 本发明提供一种基于节点冗余度量的联邦公平性数据分配方法及系统,属于机器学习联邦训练技术领域,对节点的本地数据集进行稀疏化特征提取,并根据提取出每个客户端的特征图,计算不同客户端特征图之间的相似性,以量化节点数据集中特征图映射的相似性来评估客户端的数据冗余程度。提出模型冗余信息评估的方法,结合数据冗余评估,综合评估每个客户端在联邦学习中的冗余信息。设计公平修剪聚合方法,综合考虑数据冗余评估和模型冗余评估,从而得出每个客户端的冗余程度,以评估其对联邦学习的实际贡献。在全局聚合过程中,每个客户端的全局聚合权重基于其自身的冗余程度,将更多的权重分配给冗余程度较低的客户端,以提高联邦学习的公平性。

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