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基于最大相关熵深度神经网络单分类器异常检测方法
被引:0
专利类型
:
发明
申请号
:
CN201910389207.5
申请日
:
2019-05-10
公开(公告)号
:
CN110287983A
公开(公告)日
:
2019-09-27
发明(设计)人
:
曹九稳
戴浩桢
申请人
:
申请人地址
:
310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
IPC主分类号
:
G06K962
IPC分类号
:
G06N304
G06N308
代理机构
:
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240
代理人
:
朱月芬
法律状态
:
授权
国省代码
:
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法律状态
法律状态公告日
法律状态
法律状态信息
2021-07-09
授权
授权
2019-10-29
实质审查的生效
实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190510
2019-09-27
公开
公开
共 50 条
[1]
基于多层随机神经网络单分类器异常检测方法
[P].
曹九稳
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
曹九稳
;
戴浩桢
论文数:
0
引用数:
0
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0
戴浩桢
.
中国专利
:CN109858509A
,2019-06-07
[2]
基于混合深度神经网络的天然气管道异常检测方法和系统
[P].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
邱鹏
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
刘汉忠
;
论文数:
引用数:
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机构:
黄陈蓉
;
论文数:
引用数:
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机构:
黄晓华
.
中国专利
:CN115713095B
,2025-11-11
[3]
基于广义最大相关熵卡尔曼滤波的神经网络故障检测方法
[P].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
薛瑞
;
冯学智
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京航空航天大学
北京航空航天大学
冯学智
.
中国专利
:CN118443053A
,2024-08-06
[4]
基于广义最大相关熵卡尔曼滤波的神经网络故障检测方法
[P].
论文数:
引用数:
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机构:
薛瑞
;
冯学智
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
北京航空航天大学
北京航空航天大学
冯学智
.
中国专利
:CN118443053B
,2025-04-04
[5]
基于深度神经网络的变体分类器
[P].
A·怀斯
论文数:
0
引用数:
0
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0
A·怀斯
;
K·M·克鲁雅克
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
K·M·克鲁雅克
.
中国专利
:CN110832597A
,2020-02-21
[6]
基于神经网络的异常检测方法
[P].
杨卫东
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
杨卫东
.
中国专利
:CN115115019A
,2022-09-27
[7]
一种基于深度神经网络的网络异常检测方法
[P].
赵中楠
论文数:
0
引用数:
0
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0
赵中楠
;
宋鑫
论文数:
0
引用数:
0
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0
宋鑫
;
王坤
论文数:
0
引用数:
0
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0
王坤
.
中国专利
:CN113516228A
,2021-10-19
[8]
基于深度混合神经网络的日志序列异常检测方法
[P].
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
徐建
;
梁坤
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
南京理工大学
南京理工大学
梁坤
;
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
傅媛媛
.
中国专利
:CN115329082B
,2025-09-05
[9]
基于深度混合神经网络的日志序列异常检测方法
[P].
徐建
论文数:
0
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0
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0
徐建
;
梁坤
论文数:
0
引用数:
0
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梁坤
;
傅媛媛
论文数:
0
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0
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0
傅媛媛
.
中国专利
:CN115329082A
,2022-11-11
[10]
基于模糊神经网络的异常检测方法
[P].
何海涛
论文数:
0
引用数:
0
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0
何海涛
;
罗笑南
论文数:
0
引用数:
0
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罗笑南
.
中国专利
:CN101051953A
,2007-10-10
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