[发明专利]一种基于决策树的IP应用场景划分方法有效
| 申请号： | 202110540989.5 | 申请日： | 2021-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN113411205B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 王永;田占奎;姜耀铠;戚伟;魏明亮 | 申请（专利权）人： | 郑州埃文计算机科技有限公司 |
| 主分类号： | H04L41/044 | 分类号： | H04L41/044;H04L41/0813;H04L41/147;H04L41/14;H04L41/0823;G06F18/2431;G06N3/045;G06N3/08;G06N20/20 |
| 代理公司： | 郑州意创知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 41138 | 代理人： | 张江森;侯喜立 |
| 地址： | 450000 河南省郑州市经济技术开发区*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于决策树的IP应用场景划分方法，主要利用集成学习(Ensemble Learning)和深度神经网络(Deep Neural Network)的方法构建一个学习模型，该模型以树模型为基础结构，能模拟真实世界人类的决策过程。在预测IP场景分类任务中，该方法能够在众多IP相关的特征中选取重要的信息进行样本空间的划分，利用集成学习的优势增加模型的健壮性，并通过深度学习的多层结构提取高层表征，最终达到根据IP信息高精度辨别其使用场景的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 决策树 ip 应用 场景 划分 方法 | ||
【主权项】：
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