基于深度学习的网络业务流量识别算法研究

发布时间：2017-12-11 07:35

  本文关键词：基于深度学习的网络业务流量识别算法研究

  更多相关文章： 流量识别 深度学习 卷积神经网络 特征选择 训练策略

【摘要】：本学位论文的工作基于国家电网公司科技项目"电力信息通信网络流量预测和管道智能化关键技术研究及其应用"项目,研究目标为面向网络业务的流量识别与感知,主要内容为基于深度学习的网络业务流量识别算法研究,将深度学习经典模型卷积神经网络应用到网络业务流量识别中,以提高网络业务流量识别性能。针对网络业务流量特征属性较多问题,提出了一种基于相似度和独特度的特征选择算法,并与信息增益比、皮尔森相关系数、属性的对称不确定性和相关性特征选择算法进行了比较;针对网络业务流量不均匀特点,提出了一种基于混合交叉训练策略的卷积神经网络改进识别方法并在Moore数据集上进行了验证。全文共分为五章,主要内容为:第一章简介课题背景及研究意义,阐述网络业务流量识别技术研究现状,同时给出论文的章节安排。第二章概述了深度学习概念,分析了深度学习经典模型卷积神经网络的基本原理、参数初始化、训练方法以及评价准则。第三章针对网络业务流量特征属性较多问题,提出了一种基于相似度和独特度的特征选择算法并与多种已有特征选择算法进行了比较。第四章针对网络业务流量各类别样本数量不均匀的特点,提出了一种基于混合交叉训练策略的卷积神经网络改进识别方法并在Moore数据集上进行了验证。第五章归纳了本学位论文的研究工作,并指出进一步研究方向。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP18;TN915.0

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本文编号：1277628