本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識(shí)別算法研究

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【摘要】：本學(xué)位論文的工作基于國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目"電力信息通信網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)和管道智能化關(guān)鍵技術(shù)研究及其應(yīng)用"項(xiàng)目,研究目標(biāo)為面向網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)的流量識(shí)別與感知,主要內(nèi)容為基于深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識(shí)別算法研究,將深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識(shí)別中,以提高網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識(shí)別性能。針對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量特征屬性較多問(wèn)題,提出了一種基于相似度和獨(dú)特度的特征選擇算法,并與信息增益比、皮爾森相關(guān)系數(shù)、屬性的對(duì)稱不確定性和相關(guān)性特征選擇算法進(jìn)行了比較;針對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量不均勻特點(diǎn),提出了一種基于混合交叉訓(xùn)練策略的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)識(shí)別方法并在Moore數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。全文共分為五章,主要內(nèi)容為:第一章簡(jiǎn)介課題背景及研究意義,闡述網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量識(shí)別技術(shù)研究現(xiàn)狀,同時(shí)給出論文的章節(jié)安排。第二章概述了深度學(xué)習(xí)概念,分析了深度學(xué)習(xí)經(jīng)典模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、參數(shù)初始化、訓(xùn)練方法以及評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。第三章針對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量特征屬性較多問(wèn)題,提出了一種基于相似度和獨(dú)特度的特征選擇算法并與多種已有特征選擇算法進(jìn)行了比較。第四章針對(duì)網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)流量各類別樣本數(shù)量不均勻的特點(diǎn),提出了一種基于混合交叉訓(xùn)練策略的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)識(shí)別方法并在Moore數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了驗(yàn)證。第五章歸納了本學(xué)位論文的研究工作,并指出進(jìn)一步研究方向。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;TN915.0

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