[发明专利]一种基于注意力机制的时空特征流量分类研究方法在审
| 申请号： | 201911048902.1 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN111447151A | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 廖年冬;宋砚琪 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851;H04L12/859;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 410114 湖南省*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 一种基于注意力机制的时空特征流量分类研究方法，该方法从计算机视觉的角度提出了一种将LSTM和CNN结构相结合并应用于网络流量数据中的流量分类方法，实现免手工设计特征。使用LSTM对时间特征进行初步自学习提取与选择，并且采用CNN进一步自学习空间特征和原始输入与期望输出之间的映射关系，实现了空间特性与时间特性的融合。进一步的，将基于通道的注意力机制SE模块嵌入CNN中放大特征图中的关键特征通道，使深度神经网络挖掘出每一组网络流中最需要关注的区域。该方法能够有效地对多种类型的网络流分类，具有较高的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 时空 特征 流量 分类 研究 方法 | ||
【主权项】：
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