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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所
摘要：本发明涉及一种基于GPM和VisionTransformer的网络流量分类方法，属于卫星网络流量分类技术领域。本发明包括：获取用于训练的网络流量数据，将网络流量数据处理为灰度图片；获得灰度图片的局部信息和全局信息深度融合的特征数据；构建VisionTransformer神经网络并训练；采集待分类的网络流量数据，处理为灰度图片，提取局部信息和全局信息深度融合的特征数据，输入到训练好的VisionTransformer神经网络中，得到分类结果。本发明采用全局感知模块和VisionTransformer相结合的网络流量分类方案，具有较高的流量分辨能力，可实现较强的网络流量分类能力，具有较高的流量分类准确率和稳定性。
主权项：1.一种基于GPM和VisionTransformer的网络流量分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取用于训练的网络流量数据，将网络流量数据处理为灰度图片；步骤2，使用全局感知模块对每一灰度图片进行局部信息和全局信息的提取，得到每一灰度图片的局部信息和全局信息深度融合的特征数据，特征数据的数据维度与灰度图片的数据维度一致；步骤3，构建VisionTransformer神经网络；步骤4，采用步骤2获得的特征数据对VisionTransformer神经网络进行训练，得到训练好的VisionTransformer神经网络；步骤5，采集待分类的网络流量数据，将其处理为灰度图片，采用全局感知模块提取灰度图片的局部信息和全局信息深度融合的特征数据，输入到训练好的VisionTransformer神经网络中，得到分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国电子科技集团公司第五十四研究所 一种基于GPM和Vision Transformer的网络流量分类方法
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