网络数据单元容错分选方法、装置及系统

摘要

本申请公开一种网络数据单元容错分选方法、装置及系统。本申请采用已知类型的网络数据单元的净荷字段的中心距离来训练基于BP神经网络的网络数据容错分选器。对于含有错误的网络数据单元，网络数据容错分选器能够实现容错分选。由于本申请不需要对网络数据单元额外增加冗余信息，解决了现有技术中存在的网络复杂度高，通信成本高的问题，并且，由于本申请公开的装置在进行分选时，具有容错能力，当网络数据单元出错时，不需要发送端重传出错的网络数据单元，解决了通信效率低的问题。

主权项

一种网络数据单元容错分选方法，其特征在于，包括：获取已知类型的网络数据单元，作为分选样本，所述分选样本对应的类型与待分选的网络数据单元对应的类型相同；确定各个所述分选样本的中心字节，获取所述分选样本中净荷字段的各个字节与所述中心字节间的汉明距离，将具有相同汉明距离的字节归纳为同一维度，并统计同一维度的字节的个数，根据各个维度对应的字节的个数构建相应的向量，将所述向量作为中心距离；构建BP神经网络，所述BP神经网络包括：输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层的节点数与所述中心距离的维度相等，所述输出层的节点数与所述待分选的网络数据单元包含的类型数量相对应，并将所述分选样本的各个中心距离分别输入所述BP神经网络的输入层的各个节点；获取所述BP神经网络的输出层输出的分选结果，根据所述分选结果和所述分选样本的已知类型，对所述BP神经网络的参数值进行调节，并确定满足预设条件的参数值为最终的参数值，确定具有所述最终的参数值的BP神经网络为容错分选器；在获取待分选的网络数据单元后，获取所述待分选的网络数据单元净荷字段的中心距离，并将其分别传输至所述容错分选器，通过所述容错分选器获取分选结果；其中，所述BP神经网络的参数值包括输入层和隐含层的神经元之间的连接权值、隐含层和输出层的神经元之间的连接权值、隐含层的阈值和输出层的阈值。