数据流分类模型的训练方法及装置、数据流分类方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品

本申请涉及一种数据流分类模型的训练方法及装置、数据流分类方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：根据各备选流特征和初始分类模型的超参数的备选取值，构建粒子群算法中各个粒子的位置向量，位置向量用于表征粒子对应的至少一个目标备选流特征及超参数对应的目标取值；采用粒子群算法对各粒子的位置向量进行迭代更新，直至满足预设条件为止，得到全局最优解；根据初始分类模型、全局最优解表征的目标备选流特征，及全局最优解表征的超参数的目标取值，构建得到目标初始分类模型，对目标初始分类模型进行训练，得到训练好的数据流分类模型。采用本方法能够对PCDN流量进行识别。