[发明专利]基于卷积神经网络的文件碎片分类方法及系统在审
| 申请号： | 201810980175.1 | 申请日： | 2018-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN109359090A | 公开（公告）日： | 2019-02-19 |
| 发明（设计）人： | 卢志刚;姜波;杨波;李宁 | 申请（专利权）人： | 中国科学院信息工程研究所 |
| 主分类号： | G06F16/16 | 分类号： | G06F16/16;G06F11/14 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人： | 邱晓锋 |
| 地址： | 100093 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的文件碎片分类方法及系统。该方法包括以下步骤：(1)提取文件碎片内容，将其转换成十六进制表示的字符序列；(2)对文件碎片内容进行解析，将十六进制表示的字符序列转换为二进制向量化形式的字符向量；(3)通过卷积神经网络对文件碎片的字符向量进行卷积、池化、分类的过程，实现对文件碎片的分类。本发明通过卷积神经网络实现对文件碎片的分类，自动从碎片内容中学习特征表示，省略了人工设计、降维特征的步骤，因此能减少人为设计错误的发生，能够高效、准确、自动地完成对文件碎片的分类。 | ||
| 搜索关键词： | 文件碎片 卷积神经网络 分类 十六进制 字符向量 字符序列 二进制 人工设计 人为设计 特征表示 提取文件 向量化 自动地 转换 省略 池化 降维 卷积 解析 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的文件碎片分类方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)提取文件碎片内容，将其转换成十六进制表示的字符序列；(2)对文件碎片内容进行解析，将十六进制表示的字符序列转换为二进制向量化形式的字符向量；(3)通过卷积神经网络对文件碎片的字符向量进行卷积、池化、分类的过程，实现对文件碎片的分类。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院信息工程研究所，未经中国科学院信息工程研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810980175.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
