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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司宣城供电公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的网络资产智能标签识别方法、设备及介质，涉及网络资产识别技术领域，包括以下步骤：获取网络资产流量数据，对所述网络资产流量数据进行数据预处理；将预处理后的网络资产流量数据进行词嵌入转换，得到包含语义信息的向量矩阵；构建基于CNN和Attention的识别模型识别网络资产，本申请通过基于CNN和Attention的识别模型识别网络资产可以解决网络资产指纹和更新困难的问题，实现了设备类型资产的识别并得到设备类型资产的信息。
主权项：1.基于深度学习的网络资产智能标签识别方法、设备及介质，其特征在于，包括如下步骤：获取网络资产流量数据，对所述网络资产流量数据进行数据预处理；将预处理后的网络资产流量数据进行词嵌入转换，得到包含语义信息的向量矩阵；构建基于CNN和Attention的识别模型识别网络资产。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网安徽省电力有限公司宣城供电公司 基于深度学习的网络资产智能标签识别方法、设备及介质
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