公开(公告)号：CN106874489B

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201710092869.7

申请日：2017-02-21

Applicant: 烟台中科网络技术研究所 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王海洋 ,  廖华明 ,  盛玉娇 ,  刘衍琦 ,  程学旗 ,  刘玮

IPC: G06F16/53 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的肺结节图像块检索方法及装置，通过对获取的肺结节图像块进行切片处理，得到至少两张肺结节切片扫描图，通过构造卷积神经网络提取肺结节切片扫描图的图像特征，得到肺结节的局部特征集合，获取数据库中所有肺结节的局部特征集合，对所有肺结节的局部特征集合进行聚类构建视觉词典，基于视觉词典获取肺结节带权特征向量，通过倒排索引的方式对肺结节带权特征向量构建索引库，根据输入的查询信息对索引库执行检索，得到符合查询条件的肺结节图像块。本发明能够快速、准确的检索出与待检索肺结节最相似的肺结节图像序列。

公开(公告)号：CN110061975A

公开(公告)日：2019-07-26

申请号：CN201910249260.5

申请日：2019-03-29

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 李鹏霄 ,  时磊 ,  张琳 ,  王海洋 ,  柳毅 ,  程光 ,  钮艳 ,  王元杰 ,  王祥 ,  隋明爽 ,  王艳华 ,  李雪梅

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明涉及一种基于离线流量包解析的仿冒网站识别方法，包括：根据已知网站信息库训练随机森林分类器，以构建对仿冒网站的判别模型；获取待检测网站的数据流并保存为离线流量包，通过该离线流量包得到该待检测网站的网站信息；根据该已知网站信息库对该网站信息进行规则匹配，对匹配为仿冒网站的待检测网站进行标识，将匹配失败的网站信息通过该判别模型进行判别，并对判别为仿冒网站的待检测网站进行标识。

公开(公告)号：CN1410884B

公开(公告)日：2010-04-14

申请号：CN01141496.0

申请日：2001-09-27

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 胡伟武 ,  王海洋

IPC: G06F9/30

Abstract: 一种与例外处理结合的猜测执行指令取消装置包括：通用寄存器及其映射表、浮点寄存器及其映射表，还包括执行转移指令的部件，其根据转移条件进行判断，并将结果写回到操作队列。本发明采用的中断处理具有精确性，保证了现场恢复的精确性；同时因为将分支错误与中断处理结合起来，又减少了逻辑的复杂度，更利于实现和提高主频。与其它处理器的指令取消机制比起来，本发明具有结构简单现场精确的特点。

公开(公告)号：CN106685757B

公开(公告)日：2019-12-17

申请号：CN201611168667.8

申请日：2016-12-16

Applicant: 烟台中科网络技术研究所 ,  中国科学院计算技术研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 易立 ,  李静远 ,  翟羽佳 ,  刘晓辉 ,  段东圣 ,  杨博 ,  鲁睿 ,  王海洋 ,  程学旗 ,  王艳华

IPC: H04L12/26

Abstract: 本发明涉及一种评估网络性能的方法及装置，该方法包括：选择多个指标；对当前网络进行测量，在预设时间段内对每个指标进行多次测量，获得测量值；根据获得的测量值确定每个指标的阈值；计算每个指标的所有测量值分别与阈值的数据偏离差值；对得到的数据偏离差值进行处理，得到每个指标的指标值；对得到的所有指标值进行加权处理，得到评估网络性能的综合指标值F。本发明提供的一种评估网络性能的方法及装置，实现了对多个网络性能指标进行综合评价，当加入新指标时，无需重新制定评价机制，适应性更强，可根据使用者评估需求选择多种指标进行综合评价，对网络质量的评价更客观更合理。

公开(公告)号：CN109617864A

公开(公告)日：2019-04-12

申请号：CN201811427628.4

申请日：2018-11-27

Applicant: 烟台中科网络技术研究所 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王海洋 ,  王艳华 ,  刘大伟 ,  廖华明 ,  李雪梅

IPC: H04L29/06 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种网站识别方法及网站识别系统，其方法包括以下步骤：分别获取与多个第一网站一一对应的多个第一特征矩阵；基于原网络分类模型对所有第一特征矩阵进行深度学习训练，得到深度学习网站分类模型；获取第二特征矩阵；基于深度学习网站分类模型对第二特征矩阵进行分类概率计算，得到分类概率向量；根据分类概率向量中的分类概率值识别第二网站为仿冒网站或者正常网站。本发明提供的网站识别方法及系统，减少了人工干预，降低了正常网站被误判为仿冒网站的概率，提高了仿冒网站识别的准确率。

公开(公告)号：CN109584260A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811427619.5

申请日：2018-11-27

Applicant: 烟台中科网络技术研究所 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 王海洋 ,  范帅帅 ,  廖华明 ,  刘大伟 ,  李雪梅

IPC: G06T7/136 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种肝脏影像分割方法及系统，其方法包括S1，获取原始图像，并进行脊波变换后得到粗尺度图像；S2，将粗尺度图像经过模糊聚类算法处理后得到初始分割影像；S3，对初始分割影像进行影像重构，得到重构图像，并计算出重构图像的聚类中心；S4，调节每个细尺度像素点到各个聚类中心的距离和细尺度像素点的隶属度；S5，根据细尺度像素点计算得出像素相关性；S6，根据像素相关性、隶属度和距离计算出目标函数，并建立约束条件，且将约束条件代入目标函数以得到改善目标函数；S7，判断改善目标函数是否满足收敛条件，若满足，则完成重构图像的影像分割。该方法具有抗噪声能力强，复杂度低等特点，能准确输出肝脏影像分割结果。