[发明专利]处理车联网系统风险方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910764760.2 申请日: 2019-08-19
公开(公告)号: CN110782115A 公开(公告)日: 2020-02-11
发明(设计)人: 侯琛 申请(专利权)人: 腾讯科技(深圳)有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/30;H04L29/08
代理公司: 44285 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 代理人: 王兆林
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 风险率 车联网 目标系统 传导系数 绝对安全 实时系统 系统规模 资源量 引入 存储介质 电子设备 后车 联网 申请
【权利要求书】:

1.一种处理车联网系统风险方法,其特征在于,包括:

获取车联网的初始系统规模,所述初始系统规模为初始的所述车联网中所有部件的总体规模;

获取所述车联网在当前抗风险操作时的实时风险部件规模;

获取所述车联网在当前抗风险操作时的实时规模传导系数,其中,所述实时规模传导系数为当前抗风险操作时引入的等效绝对安全部件的规模与引入的实时抗风险资源量的比值;

计算当前抗风险操作后所述车联网的目标系统风险率,所述目标系统风险率为所述实时风险部件规模与实时系统规模的比值,所述实时系统规模为所述等效绝对安全部件的规模与所述初始系统规模的和值;

获取设定的系统风险率条件;

按照所述系统风险率条件及所述目标系统风险率,确定当前抗风险操作时引入的所述实时抗风险资源量。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取设定的系统风险率条件,包括:

获取在预设的抗风险资源总量下,对所述车联网执行预设抗风险操作次数后的最终系统风险率条件;

所述按照所述系统风险率条件及所述目标系统风险率,确定当前抗风险操作时引入的所述实时抗风险资源量,包括:

获取设定的抗风险操作总次数;

获取设定的抗风险资源总量值;

将每次抗风险操作时引入的所述实时抗风险资源量作为未知变量,计算对所述车联网执行所述抗风险操作总次数的抗风险操作后,所述车联网最终的所述目标系统风险率;

将所述抗风险资源总量值作为对所述车联网进行抗风险操作时的资源量约束条件,计算使得最终的所述目标系统风险率满足所述最终系统风险率条件的所述实时抗风险资源量。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取在预设的抗风险资源总量下,对所述车联网执行预设抗风险操作次数后的最终系统风险率条件,包括:

获取在预设的所述抗风险资源总量下,对所述车联网执行所述预设抗风险操作次数后的所述最终系统风险率条件,所述最终系统风险率条件为最终系统风险率值最小。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取设定的抗风险资源总量值之后,还包括:

将所述抗风险资源总量值作为对所述车联网进行抗风险操作时的资源量约束条件,计算最终系统风险率的最小值。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取设定的系统风险率条件,包括:

获取设定的当前抗风险操作后的系统风险率目标值;

所述按照所述系统风险率条件及所述目标系统风险率,确定当前抗风险操作时引入的所述实时抗风险资源量,包括:

计算使得所述目标系统风险率的值与所述系统风险率目标值吻合的所述实时抗风险资源量。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法,其特征在于,所述获取所述车联网在当前抗风险操作时的实时风险部件规模,包括:

获取所述车联网在上次抗风险操作后的所述目标系统风险率;

将所述目标系统风险率与所述初始系统规模相乘,得到当前抗风险操作时的所述实时风险部件规模;

其中,第一次抗风险操作时的上次抗风险操作后的所述目标系统风险率为所述车联网的初始系统风险率,所述初始系统风险率为初始的所述车联网中的风险部件规模与所述初始系统规模的比值。

7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述获取所述车联网在当前抗风险操作时的实时规模传导系数,包括:

获取所述车联网在当前抗风险操作时的实时车程;

基于车程与规模传导系数间的对应关系,确定所述车联网在当前抗风险操作时的所述实时规模传导系数。

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