发明专利 已授权

一种采样受限主动学习的溯源方法

📄 申请号:CN201810754056.4 📄 发布日:2026/07/23

著录项目信息

申请日
2018-07-11
公开号
CN109101997B
公开日
2020-07-28
申请人
浙江理工大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数据溯源, 知识图谱构建, 异常检测, 智能决策支持

摘要

本发明提供一种采样受限主动学习的溯源方法,来评估信息物理系统中虚假源机制下的SLP强度;考虑到溯源代理的系统认知有限,使得数据标记能力受限,建立了采样受限的溯源方法;考虑到无约束的随机游走会导致溯源周期过长的现象,采用了网络流量识别模型来优化溯源策略;考虑到虚假源机制所产生的虚假流量可能远高于或远低于正常流量的数量,为解决这一类别不均衡以及潜在的离群点问题,采用了不确定性、样本双重代表性和多样性相结合的主动学习策略。该方法比随机游走的溯源方法具有更优的源节点捕获能力,提出的主动学习策略比其他主动学习能更有效地平衡正负样本,具有较优的采样性能。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN109101997B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20200728
✅ 授权
20190122
?? 实质审查的生效 :
20181228
📄 公开
议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:57 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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