【摘 要】
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互联网技术的广泛普及使得网络用户数量急剧增加，网络传输数据体量也随之增大，在多种因素的影响下，内部异常数据占比也越来越高，为网络数据传输、应用带来了极大的困难，为此提出一种基于深度学习的网络传输数据异常识别方法。该方法在LSTM神经网络模型的应用下，大幅度提升了评价指标——F1值，能够更加精确的识别异常数据，为网络传输数据的应用与处理提供更有效的方法支撑。应用高斯混合模型分割网络传输数据集合（训练
【基金项目】
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北京科技大学天津学院青年骨干人才培养计划；
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互联网技术的广泛普及使得网络用户数量急剧增加，网络传输数据体量也随之增大，在多种因素的影响下，内部异常数据占比也越来越高，为网络数据传输、应用带来了极大的困难，为此提出一种基于深度学习的网络传输数据异常识别方法。该方法在LSTM神经网络模型的应用下，大幅度提升了评价指标——F1值，能够更加精确的识别异常数据，为网络传输数据的应用与处理提供更有效的方法支撑。应用高斯混合模型分割网络传输数据集合（训练集合/测试集合），引入深度学习技术——LSTM，构建网络传输数据异常识别模型，根据LSTM神经网络长期与短期记忆单元需求重塑网络传输数据，基于梯度下降法制定构建模型训练程序，确定异常数据判别规则，将测试集合输入至训练好的识别模型中，输出结果即为异常数据识别结果。实验数据显示：应用所提方法后，F1值呈现波动状态，最小值为83.70%，最大值为94.50%，符合数据异常识别需求，证明该方法具备可行性。
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