基于朴素贝叶斯优化下的卷积神经网络诈骗短信分类方法和系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010008497.7

申请日：

2020-01-06

公开(公告)号：

CN111198947B

公开(公告)日：

2024-02-13

发明(设计)人：

石嘉王秀丽李盛超

申请人：

南京中新赛克科技有限责任公司

申请人地址：

210012 江苏省南京市雨花台区宁双路19号2幢1501室

IPC主分类号：

G06F16/35

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204

代理人：

苏虹

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省南京市

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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
2024-02-13	授权	授权

共 50 条

[1]

基于朴素贝叶斯优化下的卷积神经网络诈骗短信分类方法和系统 [P].

石嘉 ;

王秀丽 ;

李盛超 .

中国专利 :CN111198947A ,2020-05-26

[2]

一种基于卷积神经网络和朴素贝叶斯的目标识别方法 [P].

胡燕祝 ;

王松 .

中国专利 :CN109740679B ,2019-05-10

[3]

基于贝叶斯卷积神经网络的对抗样本防御方法 [P].

张俊 ;

周炜恩 ;

常强 .

中国专利 :CN111783551A ,2020-10-16

[4]

基于卷积神经网络和贝叶斯决策的人脸验证方法 [P].

宋彬 ;

赵梦洁 ;

徐琛 ;

秦浩 .

中国专利 :CN106228142A ,2016-12-14

[5]

基于贝叶斯优化混合神经网络的短期功率预测方法及系统 [P].

刘志仁 ;

杜云龙 ;

张森 ;

柴赟 ;

荣颂九 ;

罗飞 ;

杜先波 ;

杨勤胜 ;

戴强晟 ;

李昆明 ;

陈公海 .

中国专利 :CN119340980A ,2025-01-21

[6]

基于贝叶斯层图卷积神经网络的高光谱图像分类方法 [P].

张明阳 ;

狄子琦 ;

蒋汾龙 ;

公茂果 ;

蒋祥明 ;

武越 ;

李豪 ;

王善峰 .

中国专利 :CN115393631B ,2025-08-08

[7]

基于贝叶斯层图卷积神经网络的高光谱图像分类方法 [P].

张明阳 ;

狄子琦 ;

蒋汾龙 ;

公茂果 ;

蒋祥明 ;

武越 ;

李豪 ;

王善峰 .

中国专利 :CN115393631A ,2022-11-25

[8]

基于神经网络和贝叶斯优化的热辐射材料设计方法及系统 [P].

鞠生宏 ;

朱德昭 ;

张爱敏 ;

陈力 .

中国专利 :CN114664395A ,2022-06-24

[9]

基于神经网络和贝叶斯优化的热辐射材料设计方法及系统 [P].

鞠生宏 ;

朱德昭 ;

张爱敏 ;

陈力 .

中国专利 :CN114664395B ,2024-11-22

[10]

基于贝叶斯框架下深度卷积神经网络的图像去雾方法 [P].

严家佳 .

中国专利 :CN113870145A ,2021-12-31

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