龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京工业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的可解释的入侵响应决策方法，包括：步骤1：对工业控制系统仿真中采集到的传感器与执行器的感知值进行标准化，将其作为状态输入，将训练好的模型作为入侵响应策略。步骤2：利用Q‑dagger算法对步骤2中的入侵响应策略与工业控制系统仿真交互得到的数据进行学习，得到可解释的入侵响应策略，最终用于工业控制系统的入侵响应。步骤3：利用传感器的基线数据与真实数据的标准分数对步骤2中得到的可解释的入侵响应策略的响应效果进行评价，并统计不同模型的响应成功率与物理过程到达率，并利用这些指标衡量不同模型之间响应性能的差异。本发明在响应效果与响应性能上的表现优于传统方法。
主权项：1.一种基于深度强化学习的可解释的入侵响应决策方法，其特征在于，包括：步骤1：对工业控制系统仿真中采集到的传感器与执行器的感知值进行标准化，将其作为状态输入，深度强化学习模型根据状态做出动作，从而与工业控制系统仿真交互进行训练，将训练好的模型作为入侵响应策略；步骤2：利用Q-dagger算法对步骤2中的入侵响应策略与工业控制系统仿真交互得到的数据进行学习，得到可解释的入侵响应策略，最终用于工业控制系统的入侵响应；步骤3：利用传感器的基线数据与真实数据的标准分数对步骤2中得到的可解释的入侵响应策略的响应效果进行评价，并统计不同模型的响应成功率与物理过程到达率，并利用这些指标衡量不同模型之间响应性能的差异。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工业大学 一种基于深度强化学习的可解释的入侵响应决策方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号