基于深度集成學(xué)習(xí)的流量分類方法及設(shè)備
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202210368740.5 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN114692772A | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114692772A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-07-01 |
| 分類號(hào) | G06K9/62（2022.01）I;G06N20/20（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;H04L9/40（2022.01）I | 分類 | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 廖年冬;鄧秋霞 | 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 | 長(zhǎng)沙理工大學(xué) |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京細(xì)軟智谷知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 410000湖南省長(zhǎng)沙市天心區(qū)萬(wàn)家麗南路2段960號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申請(qǐng)涉及一種基于深度集成學(xué)習(xí)的流量分類方法及設(shè)備，方法包括：對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，得到處理后數(shù)據(jù)集。對(duì)處理后數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征過(guò)濾，得到特征過(guò)濾后數(shù)據(jù)集?；诙喾N特征選擇方法對(duì)特征過(guò)濾后數(shù)據(jù)集進(jìn)行篩選，得到各特征選擇方法對(duì)應(yīng)的樣本子數(shù)據(jù)集?；陬A(yù)設(shè)的集成學(xué)習(xí)模型分別對(duì)各樣本子數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)分類，集成學(xué)習(xí)模型中至少包括兩種分類器。對(duì)集成學(xué)習(xí)模型中各分類器的輸出進(jìn)行投票集成得到原始數(shù)據(jù)集的最終分類類別。本申請(qǐng)中通過(guò)多種特征選擇方法的集成能提高被選特征的置信度；且集成學(xué)習(xí)模型中包括多種分類器，能綜合多種同質(zhì)、異質(zhì)深度學(xué)習(xí)算法的優(yōu)勢(shì)，使得模型之間相互矯正，降低了誤報(bào)漏報(bào)率，具有較高的實(shí)用價(jià)值。 |
