摘要
本发明属于园区监控和预警技术领域,具体涉及一种园区自组网或局域网的网络预警方法,包括步骤:实时收集园区自组网或局域网内不同来源的网络数据,对收集到的园区的网络数据预处理;对预处理后的网络数据进行拓扑结构识别,构建图神经网络模型;利用多源信息融合技术,将预处理后的不同来源的网络数据进行融合,构建预警模型,识别网络数据中的异常模式或潜在风险;预警输出与响应:预警模型实时监测园区网络,并利用梯度下降法动态调整预警模型;当预警模型检测到异常行为或潜在故障时,触发预警机制,采取相应的响应措施。本发明所述园区自组网或局域网的网络预警方法进一步提高了园区预警的准确性和效率。
技术关键词
网络预警方法
预警模型
神经网络模型
多源信息融合技术
识别网络数据
节点
自组网
拓扑结构识别
网络拓扑模型
梯度下降法
预警机制
支持向量机模型
特征选择方法
全局平均池化
园区监控
网络拓扑结构
正则化参数
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
车位信息识别
鱼眼图像
泊车场景
车载摄像头
视觉重定位方法
地图模型
特征点
深度学习模型
图像
冷水机组
性能预测方法
神经网络模型
物理
性能预测模型