公开(公告)号：CN103729678A

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201310681479.5

申请日：2013-12-12

Applicant: 中国科学院信息工程研究所

Inventor： 管洋洋 ,  牛温佳 ,  李倩 ,  黄超 ,  孙卫强 ,  胡玥 ,  刘萍 ,  郭丽

IPC: G06N3/02 ,  G06K9/66

Abstract: 本发明涉及一种基于改进DBN模型的水军检测方法，具体包括以下步骤：步骤1：采用已分类数据集对原始DBN深度信念网络模型进行训练和检测，构成改进DBN深度信念网络模型；步骤2：将待分类数据集中的数据输入改进DBN深度信念网络模型进行分类，完成对水军用户的识别。本发明结合DBN深度信念网络和PSO粒子群算法对“苍蝇水军”进行识别，然后构造DBN模型，用已分类数据集对模型进行训练，最后用得到的模型对待分类用户数据进行分类，即实现了“苍蝇水军”的识别。该方法是对BP神经网络算法的改进，既可以保证较高的判定准确率，又具有较短的训练时间，且不易陷入局部最优解。