发明专利 已授权

一种基于持续学习改进的类增量业务识别方法及系统

📄 申请号:CN202410615874.1 📄 发布日:2026/08/26

著录项目信息

申请日
2024-05-17
公开号
CN118211154B
公开日
2024-08-13
申请人
南京邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

业务识别, 金融风控, 用户行为分析, 智能客服, 企业数字化

摘要

本发明公开一种基于持续学习改进的类增量业务识别方法及系统,属于通信网络技术领域;方法包括采集通信网数据并进行无损压缩,处理为只含有IP层报文的报文信息流;对报文信息流进行预处理,然后采用DBSCAN算法对信息流添加标签,得到可用于业务识别模型训练的数据集;采用OWM方法改进CNN模型,得到OWM改进的业务识别模型,并用数据集对OWM改进的业务识别模型进行训练,之后结合专家知识来进行模型诊断,调整模型参数,进行AI辨识;将经过AI辨识产生的结果输出,并根据业务识别结果对网络进行精细化管理;该方法不仅解决了现有的通信网络中训练样本难以获取,还解决了传统业务识别模型出现遗忘,无法应对动态网络环境的问题以及准确性下降问题。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:3 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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