-
公开(公告)号：CN111817971A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010534449.1
申请日：2020-06-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/803 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的数据中心网络流量拼接方法，步骤：初始化网络流量拼接的孪生神经网络模型；根据一段时间内采集到的流量信息，选择具有代表性的流量特征，形成样本，利用该样本训练孪生神经网络模型；对需要拼接的流量提取流量特征并输入训练好的孪生神经网络模型，确定能够拼接在一起的流量，并完成流量拼接。本发明优化了数据中心网络流量特征选择方法，提升了被选特征的代表性和鲁棒性，并使用深度学习算法构建网络流量拼接模型，提升了流量拼接的精度。
Search Results
1
records
(took 0.013 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
