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！

摘要：本发明公开了一种执行体差异性评估方法、装置和电子设备，该方法包括：分别获取第一执行体和第二执行体的基本信息，并将第一执行体的基本信息存入第一执行体的多叉树中，将第二执行体的基本信息存入第二执行体的多叉树中；根据第一执行体的多叉树和第二执行体的多叉树之间的差异，评估第一执行体和第二执行体之间的差异。本发明提供的技术方案，提高了评估执行体之间差异程度的准确性。

主权项：1.一种执行体差异性评估方法，其特征在于，所述方法包括：分别获取第一执行体和第二执行体的基本信息，并将所述第一执行体的基本信息存入第一执行体的多叉树中，将第二执行体的基本信息存入第二执行体的多叉树中；根据所述第一执行体的多叉树和所述第二执行体的多叉树之间的差异，评估所述第一执行体和第二执行体之间的差异；所述根据所述第一执行体的多叉树和所述第二执行体的多叉树之间的差异，评估所述第一执行体和第二执行体之间的差异，包括：利用多种预设渗透方法依次对第一执行体进行渗透，得到第一成功渗透结果；基于所述第一成功渗透结果更新所述第一执行体的多叉树；利用所述第一成功渗透结果对应的预设渗透方法渗透所述第二执行体，得到第二成功渗透结果；基于所述第二成功渗透结果更新所述第二执行体的多叉树；根据更新后的第一执行体的多叉树和第二执行体的多叉树之间的差异，评估所述第一执行体和第二执行体之间的差异；所述利用多种预设渗透方法依次对第一执行体进行渗透，得到第一成功渗透结果，包括：对所述第一执行体的基本信息进行抽象，生成所述第一执行体的特征向量；将所述第一执行体的特征向量与当前预设渗透方法输入预设的深度学习模型中，获取所述深度学习模型输出的渗透成功概率和渗透成功标志；基于所述渗透成功标志调整所述深度学习模型的模型参数，并将所述第一执行体的特征向量与下一个预设渗透方法输入调整后的深度学习模型进行迭代训练，直至满足预设停止训练条件；基于每次迭代深度学习模型输出的渗透成功概率确定所述第一成功渗透结果，并将训练结束的深度学习模型作为渗透模型；所述利用所述第一成功渗透结果对应的预设渗透方法渗透所述第二执行体，得到第二成功渗透结果，包括：对所述第二执行体的基本信息进行抽象，生成所述第二执行体的特征向量；将所述第二执行体的特征向量输入所述渗透模型，得到渗透模型输出的各种预设渗透方法的渗透概率结果；基于所述渗透概率结果确定所述第二成功渗透结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网智能电网研究院有限公司 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 国家电网有限公司 一种执行体差异性评估方法、装置和电子设备