基于深度学习的网络通信异常识别方法、系统及介质

本发明提供一种基于深度学习的网络通信异常识别方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：随机截取网络数据流，对网络数据流进行初步异常检查以得到第一检查结果；根据故障相关信息形成参照数据集；建立检查示例矩阵，根据故障相关信息和参照数据集建立权重训练数据集，根据参照数据集和第二检查结果建立检查结果训练数据集；将权重训练数据集对权重初始模型进行训练以得到权重网络模型，将检查结果训练数据集对结果初始模型进行训练以得到检测网络模型；通过对权重网络模型和检测网络模型进行融合训练以得到目标网络模型，并基于目标网络模型对网络通信进行异常识别。本发明有效提高了通信网络异常的检测效率和准确性。