[发明专利]无线网络识别方法、装置、存储介质及计算机设备有效
| 申请号： | 201910228455.1 | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN109951846B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 段永耀 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | H04W12/08 | 分类号： | H04W12/08;G06F16/35;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 王仲凯 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请提供的一种无线网络识别方法、装置、存储介质及计算机设备，对于无线网络管理应用搜索到附近的无线网络后，可以将其作为待识别无线网络，并由待识别无线网络的网络名称的词向量，生成词向量矩阵后，将该词向量矩阵输入网络类型识别模型，以快速得到该待识别无线网络是否为私人无线网络的识别结果，以便据此拒绝对私人无线网络的共享，提高了私人无线网络合法使用者的安全。而且，在训练网络类型识别模型时，采用具有不同尺寸的卷积核的卷积神经网络，对样本网络名称进行训练，提高了模型输出结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 无线网络 识别 方法 装置 存储 介质 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种无线网络识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别无线网络的网络名称；获取所述网络名称的词向量，生成词向量矩阵；将所述词向量矩阵输入网络类型识别模型，得到所述待识别无线网络的识别结果；其中，所述网络类型识别模型是基于卷积神经网络，对多个无线网络的样本网络名词进行训练得到的，所述卷积神经网络的卷积层由不同尺寸的卷积核构成。
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