恭喜中国科学院计算机网络信息中心龙春获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学院计算机网络信息中心申请的专利基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114239665B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010668918.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统是由龙春;李桥;魏金侠;赵静;杨帆设计研发完成，并于2020-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统，其通过数据预处理、LMDR特征增强、特征约减与数据图像化、卷积神经网络处理这四个方面进行入侵数据的处理，其主要利用LMDR算法对原始数据集合进行数据变换，以实现对原始数据的特征增强，相比于现有的采用机器学习算法和神经网络模型发的处理方式，其能够更加充分地挖掘不同数据特征之间的联系，从而有效地提高对入侵数据非入侵数据的分类准确率以及降低数据分类的误报率。
本发明授权基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于LMDR算法的卷积神经网络入侵数据检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1，对目标数据对象进行数据预处理，从而获得归一化和标准化的预处理数据；步骤S2，通过对数边际密度比LMDR算法，对所述预处理数据进行数据特征增强处理，从而获得特征增强化数据集合；步骤S3，对所述特征增强化数据集合进行特征约减处理和数据图像化处理，从而获得图像特征数据集合；步骤S4，通过卷积神经网络CNN，对所述图像特征数据集合进行分类处理，从而确定所述目标数据对象中存在的入侵数据。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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