[发明专利]一种基于机器学习技术的配电通信网融合控制方法及系统有效
| 申请号： | 201910811847.0 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110544182B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 李博;张宇;陈志龙;刘小敏;邢诒政;洪杰;吴伟明 | 申请（专利权）人： | 海南电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06N3/02;G06F18/24;G06F18/25;H04L67/025;H04L67/12;H04L69/18;H04L41/0823;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 陈欢 |
| 地址： | 570100 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于机器学习技术的配电通信网融合控制方法及系统，采集配电通信网多种设备的多源数据，对多源数据进行内容识别并获得端口号发送的样本信息，样本信息用于神经网络隐藏层神经元数量的确定，从而可以提高神经网络的识别准确性，训练完成后的神经网络对多源数据进行处理，得到几个相关性最强的流量特征，对流量特征进行识别得到其对应的协议类型，然后可以将相同类型的协议进行融合，确保配电通信网的稳定可靠运行，由于神经网络隐藏层的神经元是由获取的多源数据来确定的，因此神经网络可以有效的对流量特征进行高精度的识别，从而方便分类后进行融合，为配电通信网的稳定运行提高可靠基础。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 技术 配电 通信网 融合 控制 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习技术的配电通信网融合控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1、采集配电通信网的多源数据；/n步骤S2、对多源数据进行匹配识别，获取端口号发送的样本信息；/n步骤S3、根据端口号发送的样本信息确定神经网络隐藏层的神经元个数；/n步骤S4、神经网络以多源数据为输入进行筛选得到流量特征，对流量特征进行识别得到其对应的协议类型；/n步骤S5、根据协议类型进行配电通信网融合。/n
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