一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统技术方案

本发明专利技术属于高新技术的技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，这种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统包括：高新技术集成，所述高新技术集成输入于边缘计算模组中的智能计算中心，智能计算中心归纳高新技术集成；所述高新技术集成带有是否处于公开或保密状态标签，以判断所述智能计算中心是否公布所述高新技术集成；自动边缘计算模块，包括若干个用户输入端、边缘计算中央处理模块和信号处理中心，所述用户输入端以输入高新技术的信息，将所述高新技术信息发送至信号处理中心；这种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统具有能够提升高新技术供求的保密性，提升高新技术的安全性的效果。术的安全性的效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统


[0001]本专利技术属于高新技术的供求的
，具体涉及一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统。

技术介绍

[0002]深度强化学习将深度学习的感知能力和强化学习的决策能力相结合，可以直接根据输入的图像进行控制，是一种更接近人类思维方式的人工智能方法。
[0003]边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
[0004]高新技术是指那些对一个国家或一个地区的政治、经济和军事等各方面的进步产生深远的影响，并能形成产业的先进技术群。
[0005]为了能够对高新技术进行优化，从而能够对高新技术进行整合、处理，并且进行应用，所以需要一种供求系统，以满足上述要求。
[0006]因为高新技术大多为保密技术，且是不公开的高端技术，所以需要极高的保密性，但是现有技术中，在用户传输高新技术和保存高新技术时容易因为信息泄露而造成技术泄露，从而造成巨大损失。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是提供一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，以解决在用户传输高新技术和保存高新技术时容易因为信息泄露而造成技术泄露，从而造成巨大损失的技术问题，达到能够提升高新技术供求的保密性，提升高新技术的安全性的目的。
[0008]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，包括：高新技术集成，所述高新技术集成输入于边缘计算模组中的智能计算中心，智能计算中心归纳高新技术集成；所述高新技术集成带有是否处于公开或保密状态标签，以判断所述智能计算中心是否公布所述高新技术集成；自动边缘计算模块，包括若干个用户输入端、边缘计算中央处理模块和信号处理中心，所述用户输入端以输入高新技术的信息，将所述高新技术信息发送至信号处理中心，再由信号处理中心处理后发送至边缘计算中央处理模块，边缘计算中央处理模块集中处理信息；信号处理中心包括通过加密模块以提升信号处理中心的保密性，其中，加密模块以替换解密型文字为主，以信号处理中心接收的高新技术的信息为保密主体，以特性符号
模式替换高新技术的信息。
[0009]进一步的，所述用户输入端包括高新技术获取模块，用于获取若干个用户输入端生成的高新技术待输入信息、各个用户终端和信号处理中心之间的现有运营商和用户端保密模块，其中，用户端保密模块用于通过输入密码、人脸、指纹中的一种或多种对高新技术输入信息进行保密。
[0010]进一步的，特性符号模式包括日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种，同时，日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种形成的基准库，从数据库中已经加密的高新技术的信息为提取库，再次搜索日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的特定词汇为解密词汇，替换至下一批次的高新技术的信息。
[0011]进一步的，在人工神经网络中输入基准库，形成第一保密向量，在人工神经网络中输入提取库，为第二保密向量，从上述第一保密向量和第二保密向量中进行深度强化学习，其学习范围包括：根据高新技术的信息的归类学习能力、对高新技术的信息的加密模块的加密学习能力、特性行为模块的学习能力、基准库和提取库中替换高新技术信息的替换学习能力和第一保密向量与第二保密向量之间的调整信息学习能力。
[0012]进一步的，其中，人工神经网络中进行事先学习，其学习说明上述要求学习能力的变量，根据要求人工神经网络的学习能力的难易度，基于上述学习的维度，随机抽取若干个高新技术的信息文本，进行深度强化学习，以作为基本库，且有人工判断基本库的保密正确性。
[0013]进一步的，调整信息学习能力即当用户输入端增加时，需要增加人工神经网络的学习量，根据增加的学习量增加人工神经网络的数量，从而根据人工神经网络的调整请求调整所述第一保密向量和第二保密向量，所述第一保密向量用于提供所述调整请求的保密程度的配置参数，所述第二保密向量用于提供所述调整请求的保密程度的二次配置参数。
[0014]本专利技术的有益效果是：1、通过高新技术集成，能够分辨高新技术是否需要公开，达到初步筛选需要保密的高新技术，通过自动边缘计算模块的用户输入端，能够将高新技术进行输入，并且通过加密模块进行加密，其加密行为为通过一种或多种的日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文替换高新技术中的文字，从而以加密高新技术的文字的形式来提升高新技术的保密性。
[0015]2、通过对用户输入端的保密，从而提升对于输入时高新技术的保密性，并且能够根据密码、人脸、指纹中的一种或多种，能够进一步提升用户输入端的保密性。
[0016]3、通过特性符号模式的日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种，能够几何度上升解密难度，从而提升高新技术的密封性。
实施方式
[0017]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
实施例
[0018]一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，包括：高新技术集成，高新技术集成输入于边缘计算模组中的智能计算中心，智能计算中心归纳高新技术集成；高新技术集成带有是否处于公开或保密状态标签，以判断智能计算中心是否公布高新技术集成；自动边缘计算模块，包括若干个用户输入端、边缘计算中央处理模块和信号处理中心，用户输入端以输入高新技术的信息，将高新技术信息发送至信号处理中心，再由信号处理中心处理后发送至边缘计算中央处理模块，边缘计算中央处理模块集中处理信息；信号处理中心包括通过加密模块以提升信号处理中心的保密性，其中，加密模块以替换解密型文字为主，以信号处理中心接收的高新技术的信息为保密主体，以特性符号模式替换高新技术的信息。
[0019]其中，用户输入端包括高新技术获取模块，用于获取若干个用户输入端生成的高新技术待输入信息、各个用户终端和信号处理中心之间的现有运营商和用户端保密模块，其中，用户端保密模块用于通过输入密码、人脸、指纹中的一种或多种对高新技术输入信息进行保密。
[0020]其中，特性符号模式包括日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种，同时，日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种形成的基准库，从数据库中已经加密的高新技术的信息为提取库，再次搜索日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的特定词汇为解密词汇，替换至下一批次的高新技术的信息。通过将日文、运算符号、韩文、数字、罗本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，其特征在于，包括：高新技术集成，所述高新技术集成输入于边缘计算模组中的智能计算中心，智能计算中心归纳高新技术集成；所述高新技术集成带有是否处于公开或保密状态标签，以判断所述智能计算中心是否公布所述高新技术集成；自动边缘计算模块，包括若干个用户输入端、边缘计算中央处理模块和信号处理中心，所述用户输入端以输入高新技术的信息，将所述高新技术信息发送至信号处理中心，再由信号处理中心处理后发送至边缘计算中央处理模块，边缘计算中央处理模块集中处理信息；信号处理中心包括通过加密模块以提升信号处理中心的保密性，其中，加密模块以替换解密型文字为主，以信号处理中心接收的高新技术的信息为保密主体，以特性符号模式替换高新技术的信息。2.如权利要求1所述的一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，其特征在于，所述用户输入端包括高新技术获取模块，用于获取若干个用户输入端生成的高新技术待输入信息、各个用户终端和信号处理中心之间的现有运营商和用户端保密模块，其中，用户端保密模块用于通过输入密码、人脸、指纹中的一种或多种对高新技术输入信息进行保密。3.如权利要求2所述的一种基于深度强化学习的边缘计算的高新技术供求系统，其特征在于，特性符号模式包括日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种，同时，日文、运算符号、韩文、数字、罗马字母和英文中的一种或多种形成的基准库，从数据库中已经加密的高新技术的信息为提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋景祥，王堃，宿鑫，肖博，张鑫，
申请(专利权)人：知合高新科技辽宁有限公司，
类型：发明
国别省市：