基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱LSTM模型的二進(jìn)制流信息分析方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111544622.7 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN114219077A 公開（公告）日 2022-03-22
申請(qǐng)公布號(hào) CN114219077A 申請(qǐng)公布日 2022-03-22
分類號(hào) 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 王高翃 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 上海工業(yè)自動(dòng)化儀表研究院有限公司
代理機(jī)構(gòu) 蘇州所術(shù)專利商標(biāo)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 孫兵
地址 200233上海市徐匯區(qū)漕寶路103號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱LSTM模型的二進(jìn)制流信息分析方法，涉及數(shù)據(jù)流信息分析技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：確定嵌入空間的維數(shù)m，取二進(jìn)制流中的每r位數(shù)據(jù)為一個(gè)字母，并確定相應(yīng)的2^r個(gè)字母在嵌入空間的對(duì)應(yīng)嵌入向量；確定觀測(cè)空間的維數(shù)n；確定隱狀態(tài)空間的維數(shù)L；建立LSTM模型，并初始化模型參數(shù)；建立狀態(tài)空間到觀測(cè)空間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型；設(shè)計(jì)LSTM模型的模型整體損失函數(shù)；在模型參數(shù)訓(xùn)練完成以后，保存模型的嵌入?yún)?shù)、LSTM參數(shù)和狀態(tài)轉(zhuǎn)移參數(shù)。本發(fā)明通過將二進(jìn)制流信息視為一種需要處理和分析的語言結(jié)構(gòu)，結(jié)合隱馬克可夫模型的想法和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了對(duì)二進(jìn)制流信息的分析，提升了信息分析的準(zhǔn)確性。