-
公开(公告)号：CN111639703B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202010471807.9
申请日：2020-05-29
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
IPC: G06F18/23213 , H04W64/00 , H04W16/18
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种基于离散点集最小包围圆计算基站位置的方法，包括以下步骤：S1，采集基站终端位置数据，建立数据采集点集合P；S2，对数据采集点集合P中异常的数据进行清洗；S3，计算数据采集点集合P的最小包围圆，将最小包围圆的圆心作为待处理基站的最终位置；S4，判断是否为非全向基站，若否，直接进入步骤S5，若是，对临近小区的基站进行K‑means聚类计算，获得临近小区非全向基站的最终基站位置；S5，对多次计算获得历史基站位置进行K‑means聚类调优，本发明通过综合K‑means聚类算法和最小包围圆算法两种算法的优点，在最大减少信息依赖的情况下，较准确计算获得基站的位置数据，最终构建出一份已有基站的较准确位置信息清单。
-
公开(公告)号：CN114143290B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111407941.3
申请日：2021-11-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Inventor： 周小敏 , 应鸿晖 , 林国池 , 石易 , 麦丽娟 , 莫凡 , 林佳涛 , 黄福鸿 , 李高翔 , 卓采标 , 杨慧强 , 廖淑敏 , 宋宜昌 , 周毅 , 黄正国 , 吴冠标 , 李新 , 蒋维 , 曹勇 , 高欢
IPC: H04L61/5061 , H04L61/5007 , H04L61/5053 , H04L67/56 , G06F16/951
Abstract: 本发明属于IP代理技术领域，具体涉及一种多网站并行爬取的IP代理池的构建系统和方法，所述构建系统包括：IP验证模块，用于对初始IP集合内的代理IP进行代理可用性验证，并将可用的代理IP置入有效队列中，得到有效IP集合；IP标记模块，用于对有效IP集合内的代理IP进行逐一标记，得到具有标记信息的标记IP集合；IP组合模块，用于获取若干待爬取网站信息并为每个待爬取网站构建对应的网站代理IP队列，还用于基于待爬取网站信息在标记IP集合中挑取标记信息与其匹配的代理IP，并将挑取的代理IP置入与其匹配的网站代理IP队列中。上述构建系统构建了多网站并行爬取代理池，实现了多网站并行爬取，进而提高代理IP的利用率以及爬取成功率。
-
公开(公告)号：CN114143290A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111407941.3
申请日：2021-11-19
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 天津市国瑞数码安全系统股份有限公司
Inventor： 周小敏 , 应鸿晖 , 林国池 , 石易 , 麦丽娟 , 莫凡 , 林佳涛 , 黄福鸿 , 李高翔 , 卓采标 , 杨慧强 , 廖淑敏 , 宋宜昌 , 周毅 , 黄正国 , 吴冠标 , 李新 , 蒋维 , 曹勇 , 高欢
IPC: H04L61/5061 , H04L61/5007 , H04L61/5053 , H04L67/56 , G06F16/951
Abstract: 本发明属于IP代理技术领域，具体涉及一种多网站并行爬取的IP代理池的构建系统和方法，所述构建系统包括：IP验证模块，用于对初始IP集合内的代理IP进行代理可用性验证，并将可用的代理IP置入有效队列中，得到有效IP集合；IP标记模块，用于对有效IP集合内的代理IP进行逐一标记，得到具有标记信息的标记IP集合；IP组合模块，用于获取若干待爬取网站信息并为每个待爬取网站构建对应的网站代理IP队列，还用于基于待爬取网站信息在标记IP集合中挑取标记信息与其匹配的代理IP，并将挑取的代理IP置入与其匹配的网站代理IP队列中。上述构建系统构建了多网站并行爬取代理池，实现了多网站并行爬取，进而提高代理IP的利用率以及爬取成功率。
-
公开(公告)号：CN109934251B
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN201811615581.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心广东分中心 , 北京天融信网络安全技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种用于小语种文本识别的方法，包括以下步骤：S1.构建来源于不同语种的训练文本集；S2.对训练文本集中的文本进行基于字节的N‑gramrank特征的提取；S3.对训练文本集中的文本进行基于互信息的度量特征的提取，即计算文本中的所有信息字节在单个语种中的信息度量；S4.对训练文本集中的文本进行基于转移概率的概率特征的提取，即计算文本中所有相邻字节能在单个语种中表达完整信息的概率；S5.利用步骤S2～S4提取的特征训练分类器；S6.对待识别的文本按照步骤S2～S4进行特征的提取，然后将提取的特征输入分类器中进行识别，分类器输出语种识别结果。
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.064 seconds)
