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對于網絡傳輸，最常用的報文有TCP和UDP兩種形式，JeffreyErman[1]等人在2007年發表的一篇名為基于半監督學習的實時/離 線流量區分的文章，已經詳述通過聚類等算法實現了流量的區分，而且實驗結果特別理想，這就為我的本篇文章的數據來源提 供了理論的可行性，由于機器的訓練過程是需要大量可靠的數據為前提的，但是JeffreyErman等人有專門的通信信號記錄設 備，可以輕松搜集某些時間段內，各種通信信號的流量以及持續時長，包括HTTP協議，P2P協議以及FTP等多種通信信號，而 這點對于我來說確實是很難實現的，因為我就目前的動手實踐水平，在缺少相應設備的前提下，很難準確的對這類數據進行提 取，同時由于個人能力的有限，對這些大數據的清洗也是不容易做到的，所以本次設計使用到的訓練數據是我人為“臆造”的。
在數學上描述函數的自變量與因變量是一種映射關系，及自變量X→f（X），這就為我提供了一種思想，我個人可以將真實的 信號數據與我“臆造”的數據構建成一一映射的關系，也就是說，我將“臆造”的通信信號數據送入生成對抗網絡（GAN）模型中 進行學習，如果生成對抗網絡（GAN）模型可以對這些“臆造”的數據進行學習，并得到相應的成果，那么我們就可以通過反映 射的思想（從“臆造”回到真實數據），說明生成對抗網絡（GAN）技術是可以應用在通信網絡中，映射思想類似于兩塊陸地的 橋梁，起到連接作用，所以合理適當的數據映射會方便我們的實驗進行，不合理或者復雜的映射關系，在目前來看，對我們的 程序設計是起阻礙作用的，這樣會提高程序的復雜度，同時需要大量的時間去運行我們的程序。
在數學上描述函數的自變量與因變量是一種映射關系，及自變量X→f（X），這就為我提供了一種思想，我個人可以將真實的 信號數據與我“臆造”的數據構建成一一映射的關系，也就是說，我將“臆造”的通信信號數據送入生成對抗網絡（GAN）模型中 進行學習，如果生成對抗網絡（GAN）模型可以對這些“臆造”的數據進行學習，并得到相應的成果，那么我們就可以通過反映 射的思想（從“臆造”回到真實數據），說明生成對抗網絡（GAN）技術是可以應用在通信網絡中，映射思想類似于兩塊陸地的 橋梁，起到連接作用，所以合理適當的數據映射會方便我們的實驗進行，不合理或者復雜的映射關系，在目前來看，對我們的 程序設計是起阻礙作用的，這樣會提高程序的復雜度，同時需要大量的時間去運行我們的程序。
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