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摘 要:本发明提供了一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置,所述方法包括:通过设置初始时间窗口大小,阶段性地收集数据包,构建模型的特征输入和索引;输入到渐进式一维卷积神经网络对网络流量数据的时间序列特征进行学习,根据实际数据包使用数量动态选择输出头输出分类结果,将分类结果进行置信度评估;根据评估结果重新反馈给数据包时间窗口大小,从而灵活调整分类时所需数据包数量。本发明通过渐进式处理策略,有效应对数据中心环境下高速且复杂的网络流量,可以及时做出分类决策,显著提高处理速度和响应能力,本发明在数据中心网络管理,特别是在网络资源分配、服务质量保障及安全监控方面,展现了广泛的应用潜力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202411143981.5 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的渐进式业务流量分类方法和装置 |
申请日: | 2024-08-20 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H04L43/024搜分类 计算机视觉搜索 |
公开/公告日: | 2024-09-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN118659986A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |