一种海量通信数据辨识分类方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种海量通信数据辨识分类方法，包括获取若干个通信数据样本；其中，通信数据样本是由结构化的通信数据和非结构化的通信数据组成；对所获取的若干个通信数据样本进行数据预处理，并将预处理后的通信数据样本导入由CNN构建的特征提取网络中进行特征提取，以得到具有时间特性的特征数据；将所得到具有时间特性的特征数据导入已训练好的通信数据分类模型中，输出分类结果；其中，通信数据分类模型是由基于时间序列的门控循环单元GRU模型或基于时间序列的长短时记忆网络LSTM模型构建出来的；分类结果包括正常和异常。实施本发明专利技术，能处理高度动态和非结构化的通信数据，还提高了效率和准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种海量通信数据辨识分类方法及系统。

技术介绍

1、随着通信技术的发展，设备之间的交互变得越来越复杂。为了实现不同设备之间的高效交互，需要对海量的通信数据进行有效的辨识和分类。

2、目前，通信数据主要基于规则和模板匹配进行分类的方式，但是该方式面对复杂多变的通信数据往往表现不佳，往往无法处理高度动态和非结构化的通信数据，不仅效率低下，而且准确率也不高。

3、因此，亟需一种新的通信数据辨识分类方法，能处理高度动态和非结构化的通信数据，还提高了效率和准确率。

技术实现思路

1、本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种海量通信数据辨识分类方法及系统，能处理高度动态和非结构化的通信数据，还提高了效率和准确率。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种海量通信数据辨识分类方法，所述方法包括以下步骤：

3、s1、获取若干个通信数据样本；其中，所述通信数据样本是由结构化的通信数据和非结构化的通信数据组成；

4、s本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种海量通信数据辨识分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的海量通信数据辨识分类方法，其特征在于，在所述步骤S2和所述步骤S3之间，还包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的海量通信数据辨识分类方法，其特征在于，所述门控循环单元GRU模型包括更新门和重置门；其中，

4.一种海量通信数据辨识分类系统，其特征在于，包括：

5.如权利要求4所述的海量通信数据辨识分类系统，其特征在于，所述门控循环单元GRU模型包括更新门和重置门；其中，

6.如权利要求4所述的海量通信数据辨识分类系统，其特征在于，还包括：<...

【技术特征摘要】

1.一种海量通信数据辨识分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的海量通信数据辨识分类方法，其特征在于，在所述步骤s2和所述步骤s3之间，还包括以下步骤：

3.如权利要求1所述的海量通信数据辨识分类方法，其特征在于，所述门控循环单元gru模型包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：李洪卫，王其林，徐启源，李国栋，王佳佳，符湛茹，吴泽新，
申请(专利权)人：深圳供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：