专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]异常帐户识别方法、装置、服务器及存储介质-CN202110601169.2在审
  • 任豫峰;许杰浩;李旭;郁其雨 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2021-05-31 - 2021-09-03 - G06K9/62
  • 本公开关于一种异常帐户识别方法、装置、服务器及存储介质,该方法包括:获取待识别帐户的特征信息,包括发布视频特征、操作行为特征和异常统计特征;发布视频特征表征待识别帐户的所有发布视频中,与其他帐户的发布视频相似的目标视频数量;异常统计特征表征待识别帐户被标记上异常标签的次数;获取操作行为特征和异常统计特征的异常程度;异常程度根据所有发布视频的数量和目标视频数量确定,用于表征待识别帐户的视频转载程度;根据异常程度,调整操作行为特征和异常统计特征;根据调整后的操作行为特征和异常统计特征,确定待识别帐户属于异常帐户的概率,根据概率确定对待识别帐户的识别结果。本公开可以提高异常帐户识别的准确性。
  • 异常帐户识别方法装置服务器存储介质
  • [发明专利]一种欺诈号码识别方法、装置及电子设备-CN202210747342.4在审
  • 邹琴;贺嘉;何美斌;张建国;廖晓萍 - 中国电信股份有限公司
  • 2022-06-28 - 2022-09-30 - G06K9/62
  • 本申请涉及人工智能技术领域,特别是涉及一种欺诈号码识别方法、装置及电子设备,该方法包括:获得待检测号码对应的通信数据集,将通信数据集中的各个通信数据分别与正常特征集中的各个正常特征以及异常特征集中的各个异常特征进行匹配,获得通信数据集对应的正常特征参数集以及异常特征参数集,基于正常特征参数集中的各个正常特征参数以及异常特征参数集中的各个异常特征参数,计算出待检测号码对应的欺诈概率值,响应于欺诈概率值大于预设欺诈概率值通过上述方法,对通信数据集进行分类检测,并确定出待检测号码的欺诈概率值,提高了待检测号码的检测效率,以及确保了识别出待检测号码为欺诈号码的准确性。
  • 一种欺诈号码识别方法装置电子设备
  • [发明专利]一种异常割接用户确定方法、系统及设备-CN202110979055.1在审
  • 邱伟娜;孙洁;徐惠鑫 - 中国移动通信集团有限公司
  • 2021-08-25 - 2023-03-03 - H04Q11/00
  • 本发明涉及一种异常割接用户确定方法、系统及设备。其中,该方法包括:从接入目标小区的用户中确定待割接用户;获取所述待割接用户的网络配置数据;将所述网络配置数据输入第一深度网络模型,以使所述第一深度网络模型分别根据正常割接用户的网络配置数据特征和异常割接用户的网络配置数据特征输出所述待割接用户为正常割接用户的第一概率值和为异常割接用户的第二概率值;根据所述第一概率值和所述第二概率值,确定所述待割接用户是否为异常割接用户。本发明实施例中,通过将待割接用户的网络配置数据输入第一深度网络模型,以使第一深度网络模型根据待割接用户的网络配置数据的数据特征自动判定待割接用户是否为异常割接用户。
  • 一种异常用户确定方法系统设备
  • [发明专利]基于全局信息的时间序列数据中异常数据点的识别方法-CN201810489464.1有效
  • 王晓玲;刘小捷;宋光旋 - 华东师范大学
  • 2018-05-21 - 2021-09-14 - G06F16/215
  • 本发明公开了基于全局信息的时间序列数据中异常数据点的识别方法,包括步骤:获取原始时间序列数据及各数据点的观测值;计算各数据点的观测值变化速度和各数据点的速度变化率;根据各数据点的速度变化率,计算原始时间序列数据的平均速度变化率,统计各数据点的速度变化率的离散概率分布,并对离散概率分布进行拟合得到概率密度函数;根据时间序列数据的值变化速度约束和数据点的速度变化率,检测异常数据点。将时间序列数据的平均速度变化率和速度变化率的概率分布作为全局信息,充分反应了时间序列数据的整体特性,通过查找违背整体特性的数据点能够对异常数据点进行有效识别,识别出异常数据点。该方法对时间序列数据中突发异常数据点能准确识别。
  • 基于全局信息时间序列数据异常据点识别方法
  • [发明专利]一种基于日志图建模的异常检测方法和装置-CN201810433083.1有效
  • 宗志远 - 北京奇艺世纪科技有限公司
  • 2018-05-08 - 2020-06-30 - G06F21/55
  • 本发明提供了一种基于日志图建模的异常检测方法和装置,该方法和装置应用于非社交网络,具体为根据非社交网络中预先标注的异常数据的关键字段构建一个二分图,二分图的左边节点对应多个用户账号、右边节点则对应业务接口请求时的参数组合;从二分图中进行特征提取,并将提取的特征拼接为特征向量;基于异常数据和特征向量进行k‑means聚类处理,得到最优聚类数目;根据最优聚类数目并使用高斯混合模型拟合出黑产特征概率分布;当接收到传入数据时,根据传入的数据的特征向量和高斯混合模型计算数据的黑产概率,并根据黑产概率和黑产特征概率分布判断数据是否异常。当判定数据异常时,可以及时对用户的访问行为进行干预,从而可以避免黑客对网络攻击。
  • 一种基于日志建模异常检测方法装置
  • [发明专利]一种监控方法、装置及系统-CN201910107197.1有效
  • 袁纯良;杨兆明;李丽;董岩 - 中国银行股份有限公司
  • 2019-02-02 - 2022-07-08 - G06F11/30
  • 本说明书实施例公开了一种监控方法、装置及系统,所述方法包括获取待监控项的实时数据;根据所述待监控项的历史数据确定所述实时数据的异常概率值,包括:判断所述实时数据相对第一参考值的大小,所述第一参考值根据所述待监控项的历史数据确定,其中,若所述实时数据大于所述第一参考值,根据所述实时数据在大于所述第一参考值的历史数据中的排名确定所述实时数据的异常概率值;若所述实时数据小于所述第一参考值,根据所述实时数据在小于所述第一参考值的历史数据中的排名确定所述实时数据的异常概率值;根据所述异常概率值确定所述待监控项是否异常
  • 一种监控方法装置系统

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