网络流量数据的自适应增强方法及装置

    公开(公告)号:CN113507447A

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202110671353.4

    申请日:2021-06-17

    IPC分类号: H04L29/06 G06K9/62

    摘要: 本发明提供一种网络流量数据的自适应增强方法及装置,方法包括:基于层次凝聚聚类HAC算法对原始网络流量数据集进行聚类,并根据不平衡比确定少数类聚类;获取少数类聚类中少数类样本的稀疏度权重和数量权重;根据稀疏度权重和数量权重,确定少数类合成样本数量;基于过采样算法和少数类合成样本数量,对原始网络流量数据集进行数据增强。所述装置用于执行上述方法。本发明利用HAC聚类算法不需要参数的特性,减少需要预先设置的参数,降低噪声的影响,并且提出根据聚类中样本稀疏度和样本数量比例分配每个聚类合成样本数量的方案,能够自适应分配每个聚类需要合成新样本的数量,解决了现有技术中合成样本依赖信息不足的问题。

    面向数字孪生城市物联网的数据融合方法及装置

    公开(公告)号:CN113657429A

    公开(公告)日:2021-11-16

    申请号:CN202110736231.9

    申请日:2021-06-30

    IPC分类号: G06K9/62

    摘要: 本发明提供一种面向数字孪生城市物联网的数据融合方法及装置,方法包括:获取物联网终端的异常类别的完整命题识别框架和物联网终端的系统属性数据支持度;根据完整命题识别框架中各个命题的支持区间,将系统属性数据支持度转化为DS证据理论中的证据;基于有序加权平均OWA算子融合证据。所述装置用于执行上述方法。本发明根据物联网应用终端构建完整命题识别框架及系统属性数据支持度,基于完整命题识别框架中各命题的支持区间,将系统属性数据支持度转化为证据后应用OWA算子完成数据的融合,有效解决证据之间存在较大冲突问题的同时,保证了冲突证据持有一定权重,能够显著提高对物联网终端异常预测的准确性和可靠性。

    网络流量数据的自适应增强方法及装置

    公开(公告)号:CN113507447B

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202110671353.4

    申请日:2021-06-17

    IPC分类号: H04L9/40 G06K9/62

    摘要: 本发明提供一种网络流量数据的自适应增强方法及装置,方法包括:基于层次凝聚聚类HAC算法对原始网络流量数据集进行聚类,并根据不平衡比确定少数类聚类;获取少数类聚类中少数类样本的稀疏度权重和数量权重;根据稀疏度权重和数量权重,确定少数类合成样本数量;基于过采样算法和少数类合成样本数量,对原始网络流量数据集进行数据增强。所述装置用于执行上述方法。本发明利用HAC聚类算法不需要参数的特性,减少需要预先设置的参数,降低噪声的影响,并且提出根据聚类中样本稀疏度和样本数量比例分配每个聚类合成样本数量的方案,能够自适应分配每个聚类需要合成新样本的数量,解决了现有技术中合成样本依赖信息不足的问题。