[发明专利]一种空间信息网络任务智能识别方法

摘要

一种空间信息网络任务智能识别方法，属于空间信息网络领域。包括以下步骤：S1：提取任务包含的多个业务对应的流自身特征项；S2：对流自身特征项进行降维处理以获得降维后的流自身特征项；S3：将降维后的流自身特征项进行映射处理以获得映射后的特征项；S4：将映射后的特征项代入业务类型判断函数以确定该业务的业务种类及数量；S5：提取任务的环境特征项，将每种业务的数量和环境特征项分别进行均值归一化，得到对应的任务特征项；S6：将任务特征项与多个任务类型对应的判别参数循环相乘，该任务的类型判定为相乘值最大且大于零的结果对应的任务类型。本发明结合流自身特征项及环境特征项相结合进行任务类型识别，识别更加准确。

主权项

1.一种空间信息网络任务智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：空间信息网络任务包含多个空间信息网络业务，提取业务对应的流自身特征项；S2：对流自身特征项进行降维处理以获得降维后的流自身特征项；S3：将降维后的流自身特征项进行映射处理以获得映射后的特征项；S4：将映射后的特征项代入业务类型判断函数以确定该业务的业务种类及数量，所述业务类型判断函数为：h(f)＝w^*·f+b^*        (1)其中，w^*为γ最大化时最小的线性方程的法向量，b^*为γ最大化时最小的截距，f为映射后的特征项，γ为分离超平面到训练集样本几何间隔的最小值；当代入映射后的特征项的业务类型判断函数结果大于0时，则该业务为此时业务类型判断函数所代表的业务种类，并记录相应业务种类的数量；S5：提取空间信息网络任务的环境特征项，将每种业务的数量和环境特征项分别进行均值归一化，得到对应的任务特征项；S6：将步骤S5中得到的任务特征项与多个任务类型对应的判别参数循环相乘，该任务的类型判定为相乘值最大且大于零的结果对应的任务类型。