【摘 要】
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针对流量分类效果与实际情况存在偏差的问题,首先将多模态深度学习运用在流量分类中,通过利用多模态之间的互补性,剔除模态间的冗余,从而学习到更好的流量数据特征表示。然后
【机 构】
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中国电子科技集团公司第五十四研究所,火箭军装备部驻廊坊地区军代室
【基金项目】
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装发重点实验室基金项目(6142104200106)
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针对流量分类效果与实际情况存在偏差的问题,首先将多模态深度学习运用在流量分类中,通过利用多模态之间的互补性,剔除模态间的冗余,从而学习到更好的流量数据特征表示。然后,提出了一种基于多模态流量数据的检测和分类方法,对同一流量单位的不同模态输入分别采用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)进行训练,以充分学习流量数据模态间和模态内信息的相互依赖性,克服现有单模态分类器的局限,从而支持更为复杂的
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