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题名基于深度学习的计算机通信工程网络异常数据流辨识
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作者
肖赣州
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机构
中国联合网络通信有限公司江西省分公司
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出处
《长江信息通信》
2025年第4期120-122,共3页
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文摘
由于计算机通信工程网络异常数据流特征提取中,只能得到基本属性特征,导致辨识精度较低,因此设计一种基于深度学习的计算机通信工程网络异常数据流辨识方法。通过局部离群因子,对异常数据点进行分簇处理,得到融合的计算机通信工程网络数据。采用融合正则化与互信息熵,精准识别异常数据流特征,计算异常数据流检测函数,实现计算机通信工程网络异常数据流的精准辨识。实验结果表明,在异常数据流分布辨识中,所设计方法能更准确地捕捉异常时刻,且特征空间中正常与异常数据流边界清晰,展现出在复杂网络环境中更高的辨识精度。
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关键词
深度学习
计算机通信工程
网络异常数据流
复杂行为特征
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Keywords
deep learning
computer communication engineering
network abnormal dataflow
complex behavioral characteristics
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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