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公开(公告)号：CN108564585B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN201810397032.8
申请日：2018-04-27
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自组织映射与深度神经网络的图像变化检测方法，包括以下步骤：1、采用基于中值滤波处理的均值比算子MMEAN对两幅SAR时相图进行处理，生成差异图；2、采用自组织映射网络SOM对差异图进行无监督聚类，将差异图中的像素点分为无变化类、噪声类和变化类，获得初步变化图；3、采用自动降噪编码器构建深度神经网络DNN，使用噪声类像素点作为训练集对DNN网络进行训练，以使其能够识别噪声区域的特征；4、将变化类像素点输入训练好的DNN网络，判断并去除变化类像素点中残留的噪声类像素点，从而基于初步变化图得到最终变化图。该方法有利于降低合成孔径雷达图像变化检测的漏检率和虚假报警率。
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公开(公告)号：CN108564585A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810397032.8
申请日：2018-04-27
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自组织映射与深度神经网络的图像变化检测方法，包括以下步骤：1、采用基于中值滤波处理的均值比算子MMEAN对两幅SAR时相图进行处理，生成差异图；2、采用自组织映射网络SOM对差异图进行无监督聚类，将差异图中的像素点分为无变化类、噪声类和变化类，获得初步变化图；3、采用自动降噪编码器构建深度神经网络DNN，使用噪声类像素点作为训练集对DNN网络进行训练，以使其能够识别噪声区域的特征；4、将变化类像素点输入训练好的DNN网络，判断并去除变化类像素点中残留的噪声类像素点，从而基于初步变化图得到最终变化图。该方法有利于降低合成孔径雷达图像变化检测的漏检率和虚假报警率。
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公开(公告)号：CN108595655B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201810398688.1
申请日：2018-04-27
Applicant: 福建师范大学
IPC: G06F16/95 , G06V10/762 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于会话特征相似性模糊聚类的异常用户检测方法，包括以下步骤：步骤S1：为每个会话建立滑动窗口，收集用户的网页访问信息；步骤S2：对收集到的网页访问信息进行数据预处理，生成用户会话信息；步骤S3：采用PageRank算法计算网页权重信息；步骤S4：基于得到的用户会话信息和网页权重信息，采用SimHash算法计算用户之间的相似性，建立用户相似性矩阵；步骤S5：采用基于模糊聚类的λ‑截算法对每个会话滑动窗口得到的用户相似性矩阵进行切割，得出嫌疑用户；步骤S6：根据所有会话滑动窗口返回的嫌疑用户信息，检测并定位异常用户。该方法有利于快速准确地检测并定位异常用户。
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公开(公告)号：CN108595655A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810398688.1
申请日：2018-04-27
Applicant: 福建师范大学
Abstract: 本发明涉及一种基于会话特征相似性模糊聚类的异常用户检测方法，包括以下步骤：步骤S1：为每个会话建立滑动窗口，收集用户的网页访问信息；步骤S2：对收集到的网页访问信息进行数据预处理，生成用户会话信息；步骤S3：采用PageRank算法计算网页权重信息；步骤S4：基于得到的用户会话信息和网页权重信息，采用SimHash算法计算用户之间的相似性，建立用户相似性矩阵；步骤S5：采用基于模糊聚类的λ-截算法对每个会话滑动窗口得到的用户相似性矩阵进行切割，得出嫌疑用户；步骤S6：根据所有会话滑动窗口返回的嫌疑用户信息，检测并定位异常用户。该方法有利于快速准确地检测并定位异常用户。
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