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龙图腾网获悉南京大学申请的专利通信领域不平衡业务感知的训练推理分歧消解方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114626442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210172383.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权通信领域不平衡业务感知的训练推理分歧消解方法和系统是由叶翰嘉;詹德川;周志华;李新春设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本通信领域不平衡业务感知的训练推理分歧消解方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种面向通信领域不平衡业务感知的训练推理分歧消解方法和系统，首先通过部署样机搜集业务APP传输的通信包信号；然后通过分析业务APP类别的数据分布得到数据不平衡性的综合性度量，确定业务APP类别先验；其次使用带有业务APP类别先验的交叉熵损失训练业务感知模型；最后将业务感知模型部署进行推理使用。本发明提出了一种有效解决业务感知领域数据类别不平衡问题的方法，引入了业务APP类别先验信息对模型训练过程进行校正，可以大幅度提升业务感知模型的泛化性能，本发明易于实现部署且适用性强。

本发明授权通信领域不平衡业务感知的训练推理分歧消解方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向通信领域不平衡业务感知的训练推理分歧消解方法，其特征在于，包括样机信号搜集步骤、数据分析步骤、业务感知模型训练步骤和业务感知模型推理步骤；所述样机信号搜集步骤中，部署样机搜集业务APP传输的通信包信号；所述数据分析步骤中，通过分析业务APP类别的数据分布得到数据不平衡性的综合性度量，确定业务APP类别先验；所述业务感知模型训练步骤中，使用带有业务APP类别先验的交叉熵损失训练业务感知模型；所述业务感知模型推理步骤中将业务感知模型部署进行推理使用； 所述业务感知模型训练步骤具体为： 步骤300，将样本中的“通信包”以二进制的形式进行解码； 步骤301-302，对通信包进行截断或者填充为最大长度L； 步骤303，将样本中的“APP名称”映射为其在所有不同业务APP中的下标； 步骤304，将所有训练样本组织成Xi,yi，i＝1，2，…，N的形式，Xi代表第i个通信包信号，yi∈{1,2,…,C}代表第i个APP类别； 步骤305，将第i个通信包信号Xi通过业务感知模型中负责特征提取的卷积神经网络E进行编码，得到第i个特征Hi＝EXi； 步骤306，根据第c个业务APP类别先验Pc计算第c个不平衡校正系数 步骤307，通过第c个业务感知模型分类器部分Wc，c＝1，2，…，C，和第c个业务APP类别先验Pc计算校正后的类别打分 步骤308，根据Softmax函数计算预测的类别分布 步骤309，计算校正的交叉熵损失L＝-∑i＝1,2,…,N∑c＝1,2,…,CI{yi＝c}logeQi,c； 步骤310，根据交叉熵损失计算业务感知模型的参数梯度； 步骤311，使用梯度下降方法进行更新业务感知模型的参数； 步骤312，重复步骤305至311直至达到最大迭代轮次； 步骤313，将最终的业务感知模型E，Wc,c＝1,2,…,C保存在服务器硬盘。

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