一种电力通信网风险评估方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201210593765.1
IPC分类号：H04L12/24;H02J13/00
申请日期：
2012-12-31
申请人：
北京邮电大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种电力通信网风险评估方法
申请号	CN201210593765.1	申请日期	2012-12-31
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2013-05-08	公开/公告号	CN103095494A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04L12/24 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04L 数字信息的传输，例如电报通信（电报和电话通信的公用设备入H04M）〔4〕 H04L12/00 数据交换网络（存储器、输入/输出设备或中央处理单元之间的信息或其他信号的互连或传送入G06F13/00）〔5，2006.01〕 H04L12/02 零部件〔5〕 H04L12/24 用于维护或管理的装置〔5〕	IPC分类号	H;0;4;L;1;2;/;2;4;;;H;0;2;J;1;3;/;0;0查看分类表>
申请人	北京邮电大学	申请人地址	北京市海淀区西土城路10号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京邮电大学	当前权利人	北京邮电大学
发明人	亓峰;熊翱;曾庆涛;王智立;邱雪松;孟洛明;李文璟
代理机构	北京路浩知识产权代理有限公司	代理人	王莹

摘要

本发明公开了电力通信技术领域中的一种电力通信网风险评估方法。本发明首先采集电力通信网风险评估参数；然后通过风险评估参数构建指标数据库和样本数据库；最后根据所述样本数据库中的样本数据训练神经网络，调用训练后的神经网络计算所述指标数据库中的指标数据对应的电力通信网的风险值。本发明通过神经网络算法对指标数据进行训练，避免了人为给定指标权重时引入的主观因素；通过网络结构学习和网络参数学习避免了奇异数据的干扰，减少了隐含层节点的冗余数量，降低了神经网络学习时间，提升了网络学习速度；在出现新的风险因素时自动调整相应指标权重，具有良好的自适应性和很高的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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