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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
摘要：本发明属于电子数字数据处理的技术领域，更具体地，涉及面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法。所述方法包括以下步骤：首先，对智能电网进行建模，获得仪器测量数据，并对数据进行预处理；其次，将预处理后的数据作为长短期记忆网络的输入，对智能电网进行状态估计；然后，将智能电网中的攻击检测问题建模为部分可观测马尔可夫决策问题；最后，利用强化学习方法解决部分可观测马尔可夫决策问题，实现智能电网隐蔽性攻击检测。本发明可以以较低的延迟和误检率来检测智能电网中的隐蔽攻击。
主权项：1.面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对智能电网进行建模，获得仪器测量数据，并对数据进行预处理；S2、将预处理后的数据作为长短期记忆网络的输入，对智能电网进行状态估计，判断是否存在攻击；S3、将利用估计的电网状态判断是否存在攻击的问题建模为部分可观测马尔可夫决策问题；S4、基于强化学习解决部分可观测马尔可夫决策问题，实现智能电网隐蔽性攻击检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 面向智能电网隐蔽性攻击的时序预测强化学习检测方法
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