基于卷积神经网络的广告骚扰传真图像检测系统及方法

    公开(公告)号:CN108460772A

    公开(公告)日:2018-08-28

    申请号:CN201810150076.0

    申请日:2018-02-13

    Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的广告骚扰传真图像检测系统及方法,包括关键字区域提取模块,所述关键字区域提取模块用于确定待检测传真图像的关键字可疑区域;神经网络置信度分析模块,所述神经网络置信度分析模块与所述关键字区域提取模块相连,所述神经网络置信度分析模块用于对所述关键字可疑区域的文字进行识别,实现传真图像的分类。本发明通过关键字区域提取模块对关键字可疑区域进行提取,自动化运行,工作效率高;通过神经网络置信度分析模块对关键字可疑区域的文字进行识别,实现广告骚扰传真的分类判断,节约时间,管控能力强,使得本发明具有工作效率高,管控能力强的特点。

    软件定义网络的网络安全性测试方法

    公开(公告)号:CN105187403B

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201510498610.3

    申请日:2015-08-13

    Abstract: 本发明提出一种面向软件定义网络的网络安全性测试方法,包括针对目标软件定义网络的安全性测试框架、安全性测试策略、分类安全性测试方法、项目安全性测试方法和安全性测试步骤。其中,测试框架包括将目标软件定义网络划分为数据、控制、应用和管理四个网络平面,分别对各个网络平面的各个网元、链路以及各个网络平面之间的接口展开安全性测试;测试策略包括对安全性测试框架中的各个单元进行测试的选择和流程编制方法;分类安全性测试方法依据各个单元的类别特点开展不同类型的安全性测试;项目安全性测试方法实现具体的针对目标网元、链路或接口的安全性测试,测试流程定义了完整的针对目标软件定义网络的安全性测试过程和步骤。

    一种基于分解聚合的电信诈骗电话的分类检测方法

    公开(公告)号:CN107451192A

    公开(公告)日:2017-12-08

    申请号:CN201710508428.0

    申请日:2017-06-28

    CPC classification number: G06F17/3071 G06K9/6267

    Abstract: 本发明公开了一种基于分解聚合的电信诈骗电话的分类检测方法,属于数据挖掘、机器学习和商务智能等领域。首先对原始CDR数据进行不同正负类比例的横向划分与采样,针对某训练样本,随机抽取特定比例的特征属性用于构造基础分类器;对任一训练样本,根据基础分类器的输出结果构造分类矩阵,对各相同比例中的分类结果进行聚合,并通过最大投票法确定各类别比例下的投票结果。将各个比例分类器中的分类结果作为新的分类特征构造二级分类器,确定各正负比例的基分类器对于测试结果的权重。本发明适用于各种大数据场景下的不平衡分类,避免了不同正负类样本比例下模型精度的波动性,分类结果具有较强的稳定性和鲁棒性,可以实现较高的分类和检测效率。

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