基于深度学习与强化学习的自适应通信网络异常检测系统

本发明提出了一种基于深度学习与强化学习的自适应通信网络异常检测与响应系统。该系统通过自适应特征提取模块自动提取网络流量数据的关键特征，并利用深度学习技术构建异常检测模型，以识别和定位网络中的异常行为。结合强化学习算法，系统能够动态调整并优化响应策略，实现对各类网络异常行为的快速有效响应。此外，系统采用端到端异常评分学习方法提高检测效率，并通过通信优化技术降低分布式系统中的通信开销。在无线通信领域，系统展现出良好的稳定性，即使在非理想环境下也能保持高检测性能。模型解释性与可视化工具的引入，增强了检测过程的透明度和易理解性。