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基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法

摘要

本发明公开了一种基于生成对抗网络的通信网络异常用户检测方法,首先对异常用户的数据进行规则化,得到维度和量级均一致的数据;对生成对抗网络进行训练,即对生成器和鉴别器进行训练,实现对异常用户的过采样;将生成器生成的数据与正常用户组成训练数据集,利用深度全连接神经网络对训练数据集进行分类,判断用户类型;本发明通过生成对抗网络中神经网络之间的相互博弈式训练方式,实现对异常用户数据分布的逼近,实现异常用户检测,解决训练数据集中比例不均衡影响分类模型训练效果的技术问题。

著录项

  • 公开/公告号CN108769993A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2018-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201810458873.5

  • 申请日2018-05-15

  • 分类号H04W12/12(20090101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构32224 南京纵横知识产权代理有限公司;

  • 代理人董建林

  • 地址 210003 江苏省南京市新模范马路66号

  • 入库时间 2023-06-19 07:06:33

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-11-30

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04W12/12 申请日:20180515

    实质审查的生效

  • 2018-11-06

    公开

    公开

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