摘要
本申请涉及网络流量的智能化管理领域,其具体地公开了一种基于数据分析的网络流量监测管理系统及方法,其首先采集待监测校园网络中的各个节点在各个时间段的网络流量数据以及各个节点之间的拓扑矩阵作为输入数据,接着使用深度学习技术对这些输入数据进行特征提取和分析以得到分类结果,所述分类结果用于表示待监测校园网络是否存在异常。这样,根据分类结果,有助于实现对校园网络的实时监测和预警。
技术关键词
网络流量监测
网络流量数据
网络特征
学校
分类特征
校园
二维卷积神经网络
特征提取模块
节点
矩阵
拓扑特征
特征提取单元
管理系统
多尺度特征提取
时间段
池化特征
卷积特征
卷积神经网络模型
系统为您推荐了相关专利信息
分类支持向量机
频谱分析方法
时序集成网络
矩阵
卷积特征提取
事件识别
分类模型训练方法
分类特征
信号
分类方法
信息管理系统
预警模块
信息孤岛
活动性结核病
结核病防控
港口物流管理系统
图像块
注意力
分类特征
港口物流管理方法