[发明专利]一种基于深度学习的数据中心网络流量拼接方法有效
| 申请号： | 202010534449.1 | 申请日： | 2020-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN111817971B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 东方;夏鸣轩;王士琦 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | H04L47/10 | 分类号： | H04L47/10;H04L47/125;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人： | 郑晓玉 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数据中心 网络流量 拼接 方法 | ||
【主权项】：
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