本发明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。
背景技术：
1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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
1、本发明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。
2、为了解决上述技术问题，本发明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：
3、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；
4、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；
5、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。
6、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。
7、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。
8、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。
9、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。
10、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。
11、本发明的有益效果是：
12、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。
13、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。
14、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。
15、实施方式
16、为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
17、实施例
18、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。
19、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。
20、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、罗马字母和英文中的一种或多种作为替换的符号，从而提升解密的难度，并且还能够通过这次已经替换的高新技术作为下次的提取的基准库，而下一批高新技术的输入信息的保密信息则作为下下批高新技术的输入信息的基准库，从而进行迭代，达到能够实时更新密码库，提升保密性。
21、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。通过学习归类，人工神经网络可以归结不同种类的高新技术，其高新技术的种类包括但不限于机械、化学、医药、生物、文学等，人工神经网络通过将高新技术信息归类，再通过信息加密的学习，对高新技术进行加密，同时也学习特性行为模块，便于对高新技术进行加密，同时，通过调整信息学习能力，人工神经网络能够实时调整学习能力，从而适应新的高新技术信息群。通过学习基准库和提取库，从而多维度的对高新技术的信息进行整合和归类，并且也能够通过学习特性行为模块，来深化第一保密向量和第二保密向量，提升保密性。
22、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。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第一保密向量和第二保密向量，第一保密向量用于提供调整请求的保密程度的配置参数，第二保密向量用于提供调整请求的保密程度的二次配置参数。通过事前学习，能够通过深化学习，并且通过抽取和学习若干个高新技术的信息文本，能够让人工神经网络初步学习高新技术的初步情况，并且以此作为基本库，而作为已经更换了特性符号模式的高新技术的信息的为基准库，基本库能够通过输入的高新技术的信息不断的更新迭代，从而让高新技术集成能够判断输入的高新技术是否为已经存在的高新技术，进行判断高新技术的信息的保密性。同时，人工神经网络能够根据调整请求，对第一保密向量和第二保密向量进行调整，从而实时且适应性的根据第一保密向量和第二保密向量调整基本库，形成能够实时学习并调整基本库的目的。
23、综上所述：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。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。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。
24、本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
25、所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
26、在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
27、所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
28、另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
29、所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。处理器可以是一个或多个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)，在处理器是一个cpu的情况下，该cpu可以是单核cpu，也可以是多核cpu。通信接口可以为数据传输接口、通信接口或接收器等可被配置用于接收信息的电路或组件，
30、以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。