一种基于自学习的深度报文解析系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于自学习的深度报文解析系统，属于数据处理技术领域，包括：生成端和运行端，生成端包括：第一采集模块，第一解析模块，第一学习模块，第一学习模块具体包括：训练单元；上述技术方案的有益效果是：通过增加学习中枢，能够对现有网络环境中的数据进行机器学习，并把学习成果变为特征模型反馈到现有的特征库中，使特征库具备了自我更新的能力，且能与应用程序的更新速度保持同步，解决了现有技术中特征库维护量大，消耗的人力和资源大的问题，同时系统通过学习、反馈、再学习的过程，不断对现有的特征库进行自我优化，从而大大提高了特征识别的精确度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自学习的深度报文解析系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110445800A
申请号 ：
CN201910755654.8
公开（公告）日 ：
2019-11-12
申请日 ：
2019-08-15
授权号 ：
CN110445800B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
裴亚可曹瑜
申请人 ：
上海寰创通信科技股份有限公司
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路555号己楼6层02B座
代理机构 ：
上海申新律师事务所
代理人 ：
俞涤炯
优先权 ：
CN201910755654.8
主分类号 ：
H04L29/06
IPC分类号 ：
H04L29/06 H04L12/833 H04L12/851 G06N20/00 G06K9/62 H04L29/12
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2019-12-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 29/06
申请日 : 20190815
申请日 : 20190815
2019-11-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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