专利交易市场

一种基于深度自编码器网络的电路结构可靠性预测方法，包括以下步骤：步骤1：网表解析及相关量的初始化，步骤2：创建电路的特征集；步骤3：基于基准电路集合采集对应特征集[TS,PF,AP]的数据集[ts,pf,ap]及其标签R所对应的数据r；步骤4：依据数据集[ts,pf,ap,r]的特点与规模，构建面向电路可靠性预测的DAN模型；步骤5：基于所选取的DAN模型，依据新输入的特征数据，实现对电路结构可靠性的快速预测。本发明提供一种兼顾可靠性和计算时空开销的基于深度自编码器网络的电路结构可靠性预测方法。

本发明公布了一种基于深度自编码器的未知攻击检测方案，通过对所有攻击类型进行一定的语义描述，语义描述基于外部文本数据进行标准化的语义文本提取，并进行自然语言处理形成语义特征描述向量，语义特征空间是所有特征的语义特征描述向量，最终通过攻击数据集训练到语义特征的深度自编码模型。自编码模型获得隐层输出，即训练集数据到语义特征的映射模型，新型攻击的数据特征通过自编码模型得到新型攻击的语义特征，并与语义特征空间进行比较，通过向量相似度的计算，得到新型攻击最接近的攻击类型从而达到预测新型攻击的目的。本发明适用于未知攻击检测，能够对新型攻击得到较为准确的识别，从而便于进行后续快速检测和拦截。