基于宽度学习系统的高效半监督异常检测算法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510265013.X

申请日：

2025-03-06

公开(公告)号：

CN120105309A

公开(公告)日：

2025-06-06

发明(设计)人：

袁伟伟朱志俊关东海

申请人：

南京航空航天大学

申请人地址：

211106 江苏省南京市江宁区将军大道29号

IPC主分类号：

G06F18/2433

IPC分类号：

G06F18/214 G06F18/213 G06N3/0895 G06N3/048

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

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
2025-06-06	公开	公开
2025-06-24	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/2433申请日:20250306

共 50 条

[1]

基于自监督的异常检测算法 [P].

齐志泉 ;

徐睿婕 .

中国专利 :CN114943867A ,2022-08-26

[2]

一种无监督表面异常检测算法 [P].

刘博 ;

詹天丞 ;

罗晓燕 ;

周付根 .

中国专利 :CN117474864A ,2024-01-30

[3]

一种基于叠层宽度学习系统的鲁棒无监督异常检测方法 [P].

王晓佳 ;

华彤 ;

薛子睿 ;

徐晟 ;

朱克毓 ;

汪存佳 .

中国专利 :CN116486191B ,2025-09-23

[4]

一种基于深度学习小样检测算法的车体异常检测方法 [P].

王义华 ;

程中国 ;

欧曙光 ;

邢春阳 ;

任玲 ;

韩凤喜 ;

张伟 ;

孟彤 ;

惠超 ;

赵秀林 .

中国专利 :CN120471902A ,2025-08-12

[5]

基于半监督宽度学习系统的天线优化设计方法及设备 [P].

田雨波 ;

王晓燕 ;

刘世安 .

中国专利 :CN118133652A ,2024-06-04

[6]

基于半监督宽度学习系统的天线优化设计方法及设备 [P].

田雨波 ;

王晓燕 ;

刘世安 .

中国专利 :CN118133652B ,2025-05-06

[7]

基于深度学习的异常行为检测算法 [P].

万程 ;

汪荣 ;

毛渝龙 ;

李曈 ;

袁家斌 .

中国专利 :CN118840687B ,2025-01-14

[8]

基于深度学习的异常行为检测算法 [P].

万程 ;

汪荣 ;

毛渝龙 ;

李曈 ;

袁家斌 .

中国专利 :CN118840687A ,2024-10-25

[9]

基于自监督缺陷检测算法的工业零件表面异常检测方法 [P].

吕刚 ;

梅益 ;

年福东 ;

徐玉珊 ;

周铜 .

中国专利 :CN115409822A ,2022-11-29

[10]

基于半监督的异常检测方法 [P].

郭子豪 ;

刘朋 ;

章宇 ;

刘华祠 ;

陈焱 ;

彭金明 .

中国专利 :CN121236449A ,2025-12-30

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