[发明专利]基于神经网络学习的业务分类方法有效
| 申请号： | 201510044591.7 | 申请日： | 2015-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN104602142B | 公开（公告）日： | 2018-10-26 |
| 发明（设计）人： | 路宏涛;姜定勇;刘东明;刘哲 | 申请（专利权）人： | 太仓市同维电子有限公司 |
| 主分类号： | H04Q11/00 | 分类号： | H04Q11/00;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 杨文录 |
| 地址： | 215400 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于神经网络学习的业务分类方法。一种基于神经网络学习的业务分类方法，本方法包括十步，第一步启动待业务分类的IP网络组件，第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求，第三步模拟用户网络访问行为，第四步记录采集到的业务数据特征信息，第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度，第六步采集以上业务数据特征信息，第七步数据采集完毕，第八步对数据进行归一化处理，第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络，第十步应用实际的网络过程。本发明用于基于神经网络学习的业务分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 学习 业务 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络学习的业务分类方法，其特征是:本方法包括十步，第一步启动待业务分类的IP网络组件，第二步静态配置待分类业务的优先级和带宽要求，第三步模拟用户网络访问行为，第四步记录采集到的业务数据特征信息，第五步使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度是对于每种上网行为，反复执行第二步、第三步、第四步，尽可能覆盖大部分用户网络访问行为，使静态配置业务优先级和带宽要求达到一定的网络访问满意度；第六步采集以上业务数据特征信息是通过真实无源光网络PON网络系统进行；此种情形下，静态配置业务优先级和带宽要求通过网络管理单元下发到各光网络单元ONU，各光网络单元ONU完成业务特征信息采集，然后上报到指定的文件服务器；第七步数据采集完毕，第八步对数据进行归一化处理，第九步按时间顺序将归一化处理后的训练样例数据输入神经网络，第十步应用实际的网络过程。
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