Page 25 - 网络电信2023年2月刊

基于深度信念网络的光通信网络数据异常识

别研究

１
赵伟 ，王文娟 ２
１重庆邮电大学国际合作与交流处
２国网重庆市电力公司信息通信分公司

摘要：为提高光通信网络数据传输能力，基于深度信念网络研究光通信网络数据异常识别方法。先构建光通信网
络数据传输模型，采用深度信念网络进行传输信道均衡控制，利用模糊多分类支持向量机提取数据异常特征，构建数
据分类学习模型，实现对数据异常重构和关联规则挖掘，采用深度信念网络对光通信网络数据进行异常张量切片重
组，用张量对多关系网络进行建模，实现对光通信网络数据异常识别。仿真结果表明，所提改进方法的能量开销仅为
1.2KJ，生命周期为55.75ｈ，且识别时间仅为1.0ms，优于其余两种方法，具有更大的应用价值。
关键词：深度信念网络；光通信网络；数据；异常识别

一、引言 高，且检测效率较低。 文献 ［４］ 中提出基于光纤通信网络非平
随着光通信网络的广泛应用，光通信网络数据传输的安 稳数据的智能挖掘方法，该方法通过关联规则映射挖掘非平稳
全性受到人们的关注，构建光通信网络数据异常识别模型，采 数据集，并对其数据进行分析，该方法能够提升数据挖掘的完
用数据融合技术，建立光通信网络数据的数据特征分析和汇聚 整度，降低遗漏率，但其数据挖掘用时仍然较长。针对上述问
模型，通过能耗参数识别的方法，进行冗余数据监测，根据对 题，提出基于深度信念网络的光通信网络数据异常识别方法，
光通信网络数据冗余及异常特征分析结果，实现数据动态识别 首先进行光通信网络数据的特征分析和通信信道分析，然后提
和检测，提高光通信网络的传输稳定性和安全性，相关的光通 取光通信网络数据异常特征，采用张量对多关系网络进行建
信网络数据传输和异常识别方法研究，对降低光通信网络的能 模，实现对光通信网络数据异常识别，最后进行实验测试，展
耗，提高数据传输的安全性，延长网络的生成周期等方面也有 示了本方法在提高光通信网络数据异常检测识别方面的优越性
巨大意义 ［１］ 。 能。
对光通信网络数据异常检测是建立在传输数据的融合和
均衡配置基础上，结合汇聚节点动态分配，实现信道均衡配置 二、光通信网络数据传输特征分析和信道均
［２］ ［３］
。在文献 中提出一种基于多信息融合的光纤网络威胁智 衡配置
能感知方法，其主要利用传感器对光纤网络的多路信号数据进 1. 光通信网络数据传输特征分析
行提取，并将去噪后的数据进行融合，该方法的数据融合检测 在光通信网络数据异常识别模型设计中，利用多空间分布
率和融合率较高，但其在进行异常数据检测的过程中稳定性不 的传感参数识别方法建立光通信网络数据传输和采集模型，结

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