[发明专利]一种网络数字虚拟资产的分类识别系统及方法

说明书

本发明公开一种网络数字虚拟资产的分类和识别系统及方法，涉及数据处理技术领域，本发明从网络虚拟资产的基本属性出发,基于结构体数据库、Ward’s聚类法、概率神经网络、自组织特征映射神经网络和Hausdorff距离函数，使用结构体数据库来存储数据，利用Ward’s等聚类法和聚类有效性指标确定网络数字虚拟资产的最佳聚类数范围后，使用概率神经网络和最佳分类数指标确定其最佳分类数，使用自组织特征映射神经网络和Hausdorff距离函数来对数据进行分类和识别。对网络数字虚拟资产进行有效地分类和识别具有可操作性，识别结果可信度高。

技术领域

本发明涉及数字信息处理技术，尤其是一种计算机网络中虚拟资产的分类识别方法。

背景技术

信息技术和电子技术的高速发展使得网络数字虚拟资产无处不在，并迅速地融入到我们的生活中，比如：网上银行、电子邮箱、网络帐号、网络域名、网络虚拟货币、网络虚拟装备、网络所有权等等。这些种类繁多、结构复杂的虚拟资产给管理带来极大的不便，同时也增加了交易的风险。利用现代监测技术，可以检测某个区域服务器上的虚拟资产数据，借助于大数据分析方法建立模型，对网络数字虚拟资产进行有效地分类和识别具有可操作性。

鲁明勇2006年给出了网络虚拟资产的概念和产生的技术背景。说它是依托于互联网产生的，由企业或个人所控制的，能以货币计量的、具有收益预期的网络经济资源，是独立于企业传统资产之外的新型网络无形资产。从计算机技术的角度来看，它实际上是组二进制数字代码，由网络数据库系统来管理，且依赖于计算机硬件和软件系统。网络数字虚拟资产的本质是以数字形式存在，通过网络的形式表现出来的物品。文献中，作者还给出了网络虚拟资产的价值评估原则和方法，并从各网站对网络虚拟资产的实时报价出发，通过定义给出了网络虚拟资产的分类简表。

Tibshirani等公开通过间隙统计估计数据集中的簇数。Jawad Iounousse等使用无监督的概率神经网络(PNN)方法从多时相卫星图像中进行土地利用分类。

李涛等在网络空间数字虚拟资产保护研究构想和成果展望(工程科学与技术,2018)中针对虚拟货币、数字版权、网络游戏等网络空间数字虚拟资产的安全问题，研究数字虚拟资产保护基础理论体系，包括数字虚拟资产的数学模型、安全管理、威胁感知和风险控制等，以此奠定网络空间数字虚拟资产保护的基础理论和方法。研究围绕网络空间数字虚拟资产保护的关键科学问题：数字虚拟资产数学表征问题、数字虚拟资产应用安全可控问题，以及数字虚拟资产威胁管控问题，分别开展研究，通过数字虚拟资产基础数学模型、数字虚拟资产安全管理和交易技术、数字虚拟资产安全威胁感知方法、数字虚拟资产动态风险控制机制等研究。构建了网络空间数字虚拟资产保护理论研究体系，解决了数字虚拟资产的数学表征、数字虚拟资产应用安全可控、数字虚拟资产威胁管控等技术难题。

很多学者认为：网络虚拟财产不应纳入传统的财产分类，为了对越来越多的虚拟资产进行有效的识别和管理，对虚拟资产的分类和识别非常重要。但上述文献没有披露针对网络中种类越来越多，表现形式各种各样的虚拟资产，如何进行分类和识别的相关技术。网络空间数字虚拟资产已成为重要的社会财富。然而，国内外对于数字虚拟资产保护方面的研究均尚处于探索阶段，网络交易更加的普及，虚拟资产的种类越来越多，识别网络虚拟资产的种类，针对不同种类的资产进行相应的管理越来越重要，成为网络空间数字虚拟资产保护研究的趋势和热点。

发明内容

本发明针对现有技术中的上述缺陷，从网络虚拟资产的基本属性出发,基于结构体数据库、Ward’s聚类法、概率神经网络、自组织特征映射神经网络和Hausdorff距离函数，使用结构体数据库存储数据，利用Ward’s等聚类法和聚类有效性指标确定网络数字虚拟资产的最佳聚类数范围后，使用概率神经网络和最佳分类数指标确定其最佳分类数，使用自组织特征映射神经网络和Hausdorff距离函数来对数据进行分类和识别。