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一种基于贝叶斯混合模型的网络故障数据合成方法
院校-
发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2019101650067
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2019101650067 | 专利名称 | 一种基于贝叶斯混合模型的网络故障数据合成方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06K9/62;H04L12/24 |
| 申请人 | 南京信息职业技术学院 | 申请地址 | 江苏省南京市栖霞区仙林大学城文澜路99号 |
| 发明人 | 阴法明;杜庆波 | 申请日期 | 2019-03-05 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2022-10-29 08:00:50 |
| 专利摘要 | 本发明公开了一种基于贝叶斯混合模型的网络故障数据合成方法，该方法用于解决现有网络故障预测中由于故障数据较少而产生的预测性能下降的缺陷，本发明首先对于采集到的具有非均衡特性的网络数据集，用贝叶斯混合模型表示该数据集中的少数类故障数据分布，而后完成模型参数估计，利用训练好的模型产生少数类故障样本，使故障和非故障这两类数据达到均衡。采用本发明的方法，能够准确地把握具有非均衡特性的网络数据集特性，有效地提升网络故障预测准确率。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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