发明专利已授权

一种基于异构系统的数据异常感知方法

📄 申请号：CN202011476734.9 📄 发布日：2026/08/12

著录项目信息

申请日

2020-12-15

公开号

CN112434755B

公开日

2023-04-07

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_23

IPC 分类号

G06F18_23 , G06F18_214 , G06F18_24 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

数据中心监控, 网络安全, 工业系统监测, IT运维, 智慧城市

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摘要

本发明属于电路与系统领域，提供了一种应用于电路与系统的基于异构系统实现深度神经网络进行数据异常感知的方法，用于对电路与系统运行状态的预测。该方法利用CPU+FPGA异构芯片完成基于深度神经网络的数据异常感知系统。首先准备确定待测电路，收集电路在正常和异常运行状态下的各项特征数据；再将收集到的数据进行预处理和特征缩放；然后将处理后的数据作为训练样本，训练深度神经网络模型；最后将训练好的模型部署到异构芯片以实现数据异常感知系统。本发明能够检测电路运行中的异常状态，识别运行中产生的异常数据，以用于后续电路的维修和改进。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种深度强化学习加速训练的方法

当前第 / 件

一种基于图强化学习的FPGA互联资源测试方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_23)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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