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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开一种基于持续学习改进的类增量业务识别方法及系统，属于通信网络技术领域；方法包括采集通信网数据并进行无损压缩，处理为只含有IP层报文的报文信息流；对报文信息流进行预处理，然后采用DBSCAN算法对信息流添加标签，得到可用于业务识别模型训练的数据集；采用OWM方法改进CNN模型，得到OWM改进的业务识别模型，并用数据集对OWM改进的业务识别模型进行训练，之后结合专家知识来进行模型诊断，调整模型参数，进行AI辨识；将经过AI辨识产生的结果输出，并根据业务识别结果对网络进行精细化管理；该方法不仅解决了现有的通信网络中训练样本难以获取，还解决了传统业务识别模型出现遗忘，无法应对动态网络环境的问题以及准确性下降问题。
主权项：1.一种基于持续学习改进的类增量业务识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集通信网数据并进行无损压缩，处理为只含有IP层报文的报文信息流；对所述报文信息流进行预处理，然后采用DBSCAN算法对信息流添加标签，得到可用于业务识别模型训练的数据集；采用OWM方法改进CNN模型，得到OWM改进的业务识别模型，并用所述数据集对OWM改进的业务识别模型进行训练，之后结合专家知识来进行模型诊断，调整模型参数，进行AI辨识；将经过AI辨识产生的结果输出，并根据业务识别结果对网络进行精细化管理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于持续学习改进的类增量业务识别方法及系统
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