基于AI的终端高性能业务识别方法研究与实现
孙晓辉 （ 山东省邮电工程有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0807-22Abstract
针对传统终端业务识别技术难以适配加密流量、终端算力受限、识别精度与实时性失衡等问题，本文 提出一种基于轻量化AI的高性能业务识别方法。该方法以改进ECA-Net模型为核心，构建双分支特征融合机制，结合 GAN样本增强与模型压缩优化策略，搭建五层端到端识别架构。经多场景对比实验验证，本文方法总体识别准确率达 93.8%，毫秒级推理时延，资源开销低，可有效适配边缘终端的高并发、加密业务识别场景，具备较强实用价值。
Keywords
AI技术；终端高性能业务；识别方法；实现Full Text
PDFReferences
[1]关其峰,赵夙,朱晓荣.基于GAN和XGBoost融合的高
精度业务流量识别方法[J].光通信研究,2023,7(3):19-23.
[2]王浩宇,谢鲲,王鑫.基于图神经网络的物联网终端设
备业务识别框架[J].计算机应用研究,2024,41(8):234-239.
[3]陈宇,李博文,张磊.边缘终端下基于轻量化CNN的
实时业务识别方法[J].计算机工程与应用,2024,60(15):98-
105.
[4]刘思远,王健,吴佳铭.基于注意力机制的终端混合业
务智能识别技术[J].微电子学与计算机,2023,40(11):67-73.
[5]周凯.基于AI的家宽终端业务智能感知与识别技术
研究[J].中兴通讯技术,2025,31(02):45-51.
精度业务流量识别方法[J].光通信研究,2023,7(3):19-23.
[2]王浩宇,谢鲲,王鑫.基于图神经网络的物联网终端设
备业务识别框架[J].计算机应用研究,2024,41(8):234-239.
[3]陈宇,李博文,张磊.边缘终端下基于轻量化CNN的
实时业务识别方法[J].计算机工程与应用,2024,60(15):98-
105.
[4]刘思远,王健,吴佳铭.基于注意力机制的终端混合业
务智能识别技术[J].微电子学与计算机,2023,40(11):67-73.
[5]周凯.基于AI的家宽终端业务智能感知与识别技术
研究[J].中兴通讯技术,2025,31(02):45-51.
Copyright © 2026 孙晓辉
Publishing time:2026-07-31
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License