基于机器学习的卫星互联网流量识别系统的制作方法

本发明涉及互联网，尤其涉及一种基于机器学习的卫星互联网流量识别系统。

背景技术：

1、在传统的卫星互联网流量识别系统中，常常使用手动定义的规则和特征工程方法来识别不同类型的流量。这种方法需要大量的领域专业知识和人工操作，并且对于复杂的流量模式和新型的流量类型，往往无法提供准确的识别结果。此外，手动定义的规则和特征工程方法在处理大规模和高维度的数据时也面临一定的挑战，效率较低。

技术实现思路

1、本发明的目的是要提供一种基于机器学习的卫星互联网流量识别系统。

2、为达到上述目的，本发明是按照以下技术方案实施的：

3、本发明包括数据采集、数据预处理、特征工程提取、选择机器学习算法、数据集划分、模型训练与调优、模型评估、部署模型和持续监控模型；

4、所述数据采集：收集卫星互联网流量数据作为模型训练的输入；

5、数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和特征提取；

6、特征工程提取：从预处理的数据中提取所需特征，用于训练机器学习模型；

7、选择机器学习算法：根据具体的问题和数据特点，选择适合的机器学习算法；

8、数据集划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集；

9、模型训练与调优：使用训练集对选定的机器学习模型进行训练，并通过交叉验证技术来调优模型的参数；

10、模型评估：使用验证集和测试集对训练好的模型进行评估；

11、部署模型：将经过训练和验证的模型部署到实际的卫星互联网流量识别系统中，以实现实时预测和流量识别；

12、持续监控模型：持续监控模型的性能，并根据实际应用中的反馈和新数据进行模型的改进和更新。

13、本发明的有益效果是：

14、本发明是一种基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，与现有技术相比，本发明具有如下技术效果：

15、自动化流量识别：基于机器学习的方法能够自动从数据中学习特征并进行流量识别，减少了对人工规则和特征工程的依赖。这大大提高了流量识别的准确性和效率。

16、适应性和泛化能力：机器学习模型能够从大量的数据中学习，识别出复杂的流量模式和新型的流量类型。这使得系统具有更好的适应性和泛化能力，在面对未知的流量情况时仍能提供准确的识别结果。

17、数据驱动的特征提取：通过机器学习算法，可以自动从原始数据中提取有意义的特征，避免了手动定义特征工程方法的复杂性和主观性。这使得系统能够更全面地利用数据的信息，提高流量识别的精度和效果。

18、模型优化和调优：使用交叉验证和超参数调优等技术，可以优化和调整机器学习模型，进一步提高流量识别的性能。这使得系统能够根据实际需求进行灵活的优化和改进，以达到最佳的识别效果。

19、综上所述，基于机器学习的卫星互联网流量识别系统可以有效地克服传统方法的局限性，并取得更好的识别效果。通过自动化流量识别、适应性和泛化能力、数据驱动的特征提取以及模型优化和调优等技术，系统能够提供更准确、高效和可靠的卫星互联网流量识别服务。

技术特征：

1.一种基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，其特征在于：包括数据采集、数据预处理、特征工程提取、选择机器学习算法、数据集划分、模型训练与调优、模型评估、部署模型和持续监控模型；

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，其特征在于：所述数据预处理中数据清洗中：

3.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，其特征在于：所述特征工程提取包括统计特征提取、时频域分析和数据降维；

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，其特征在于：所述选择机器学习算法包括监督学习算法和深度学习算法。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，其特征在于：所述数据集划分采用随机划分、分层划分或时间序列划分；

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，其特征在于：所述模型训练与调优：

技术总结
本发明公开了一种基于机器学习的卫星互联网流量识别系统，包括数据采集、数据预处理、特征工程提取、选择机器学习算法、数据集划分、模型训练与调优、模型评估、部署模型和持续监控模型；基于机器学习的卫星互联网流量识别系统可以有效地克服传统方法的局限性，并取得更好的识别效果。通过自动化流量识别、适应性和泛化能力、数据驱动的特征提取以及模型优化和调优等技术，系统能够提供更准确、高效和可靠的卫星互联网流量识别服务。

技术研发人员：谭大军,梁艺瀚,杨解清,兰显辉,丛钰霖
受保护的技术使用者：成都老鹰信息技术有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16