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公开/公告号CN108366048B
专利类型发明专利
公开/公告日2021-01-12
原文格式PDF
申请/专利权人 南京邮电大学;
申请/专利号CN201810021778.9
发明设计人 程艳云;范卫俊;
申请日2018-01-10
分类号H04L29/06(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人朱小兵
地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
入库时间 2022-08-23 11:28:40
机译: 使用基于无监督学习的区域卷积自动编码器的产品缺陷判别系统和使用基于无监督学习的区域卷积自动编码器的产品缺陷判别方法
机译: 基于体系结构变异的无监督学习和基于选择性误差传播的监督学习的神经网络学习方法及装置
机译: 基于曲线图的欺诈检测系统的无监督学习方法和学习设备,以及使用相同的测试方法和测试设备
机译:使用自动编码器的网络入侵检测系统的无监督学习方法
机译:基于随机决策树和随机投影的异常基础网络入侵检测:一种快速的网络入侵检测技术
机译:一种基于深度多尺度卷积神经网络的网络入侵检测方法
机译:基于无监督学习的网络入侵检测框架
机译:一种提高网络入侵检测效率的安全可视化分析方法。
机译:一种从多模式数据中识别健康和疾病新特征的无监督学习方法
机译:一种基于抽样共享理论的网络入侵检测方法LadislavBeránek*,JiíKnižek**
机译:解决基于机器学习的网络入侵检测系统中极端类不平衡的方法。