[发明专利]基于神经网络的高鲁棒用户分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110038432.1 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112733941B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 郭山清;唐朋;张云若 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 266237 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于神经网络的高鲁棒用户分类方法及系统，获取健康用户的体检数据；基于健康用户的体检数据，生成输入集合；将输入集合作为二叉树的根结点，每层结点都是由其父结点代表的超矩形二等分得到的，直到某层结点代表的超矩形达到指定的大小限制，那么不再继续二等分，当前层结点就是叶子结点，得到搜索用的二叉树；对二叉树进行遍历，搜索二叉树的每个结点，如果此结点代表的超矩形位于输入集合边界上，则将其输入到待验证的神经网络中，待验证的神经网络输出可达集合；如果搜索到某个叶子结点代表的超矩形的输出可达集合估计不包含在输出限制中，得到当前待验证的神经网络是不安全的结论；否则，得到当前待验证的神经网络是安全的结论。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 高鲁棒 用户 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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