基于深度学习的网络通信异常识别方法、系统及介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410981670.X

申请日：

2024-07-22

公开(公告)号：

CN118509340A

公开(公告)日：

2024-08-16

发明(设计)人：

郑立坤

申请人：

上海景瑞阳实业有限公司

申请人地址：

200120 上海市浦东新区秀浦路3999弄1号

IPC主分类号：

H04L41/16

IPC分类号：

H04L41/14 H04L41/06 H04L43/0876

代理机构：

上海申汇专利代理有限公司 31001

代理人：

翁若莹

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

上海市市辖区

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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
2024-09-03	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04L 41/16申请日:20240722
2024-08-16	公开	公开
2024-10-01	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度学习的网络通信异常识别方法、系统及介质 [P].

郑立坤 .

中国专利 :CN118509340B ,2024-10-01

[2]

通信网络数据异常识别方法、系统及介质 [P].

包伟光 .

中国专利 :CN118300968B ,2024-12-10

[3]

通信网络数据异常识别方法、系统及介质 [P].

包伟光 .

中国专利 :CN118300968A ,2024-07-05

[4]

一种基于深度学习的发电侧网络异常识别方法及系统 [P].

叶鹏 ;

高红 ;

方盛宇 ;

周建华 ;

徐浩然 ;

张伟 ;

陈敏 ;

李熠辉 ;

陈兴儒 .

中国专利 :CN120074870A ,2025-05-30

[5]

基于深度学习的阀门位置异常识别方法 [P].

荣文忠 ;

李栗 ;

龚磊 ;

张克伟 ;

董邦发 ;

姜源颢 ;

韩苗 ;

张锦顺 .

中国专利 :CN120472191A ,2025-08-12

[6]

基于半监督深度学习的异常识别方法、装置及存储介质 [P].

邓悦 ;

金戈 ;

徐亮 .

中国专利 :CN110363231B ,2019-10-22

[7]

基于深度学习实现智能安防的异常识别方法及系统 [P].

罗军 ;

李祝平 ;

王远瞩 .

中国专利 :CN120014319A ,2025-05-16

[8]

基于深度学习的机床异常识别方法、系统及终端设备 [P].

黄光刊 ;

谭兆杰 ;

王星泽 .

中国专利 :CN110210516A ,2019-09-06

[9]

基于差分运算深度学习的户变关系异常识别方法及系统 [P].

刘兴龙 ;

纪新武 ;

漆辉霞 ;

尹钰君 ;

张一竞 ;

茶建华 ;

杨昊 ;

邓进 ;

黄继盛 ;

任建宇 .

中国专利 :CN120011982A ,2025-05-16

[10]

基于统计学习和深度学习的通信网络异常分类方法 [P].

杨强 ;

郝唯杰 ;

杨涛 ;

阮伟 ;

王文海 .

中国专利 :CN112202736B ,2021-01-08

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