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申请/专利权人：南京特尔顿信息科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的网络数据识别方法及系统，涉及数据识别技术领域，包括采集网络数据并进行预处理，基于网络数据的不确定性利用长短时记忆网络LSTM和蒙特卡洛方法构建神经网络模型；利用所述神经网络模型对所述网络数据进行预测并生成模型样本，获取预测结果的概率分布；将所述预测结果的概率分布转化为置信度指标；根据预测结果的概率分布和置信度指标制定网络决策。本发明通过采用长短时记忆网络LSTM和蒙特卡洛方法，更好地理解网络数据的复杂性和不确定性，提高对实际情况的适应性和预测准确性；通过将概率分布转化为置信度指标，直观地表达对不同预测结果的信心程度，提高网络决策的准确性。
主权项：1.一种基于神经网络的网络数据识别方法，其特征在于：包括：采集网络数据并进行预处理，基于网络数据的不确定性利用长短时记忆网络LSTM和蒙特卡洛方法构建神经网络模型；利用所述神经网络模型对所述网络数据进行预测并生成模型样本，获取预测结果的概率分布；将所述预测结果的概率分布转化为置信度指标；根据预测结果的概率分布和置信度指标制定网络决策。
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百度查询： 南京特尔顿信息科技有限公司 一种基于神经网络的网络数据识别方法及系统
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