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心一种基于深度学习的IP地址归属主体智能种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别系2S5:调用模型识别其归属主体并整合其他IP2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征35.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征S4.2:通过RNN部分处理时间序列数据；通过LSTM长短期记忆网络捕捉长期依赖关系,S4.4:通过多个全连接层进一步处理综合特征向量，并将综合特征向量数据进行模型47.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征8.根据权利要求6所述的一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别方法，其特征9.一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别系归属主体识别模块，接收用户提交的IP地址统和存储的程序，在所述嵌入式系统控制程序运行时执行权利要求1_8中任意一项所述的5[0002]随着互联网技术的飞速发展，IP地址作为互联网通信中和维护一个包含大量IP地址与对应归属信息的数据库，当需要识别某个IP地址的归属时，一种高效、准确且能够适应网络环境变化的IP地址归属主体识别系统具有重要的实际意[0006]本发明的目的在于提供一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别系统及方6[0025]S3.3:进行地理位置分析，IP地址地理位置，利用IP地址地理位置数据库(如[0027]S3.5:进行IP地址服务类型信息获7[0036]S4:将画像后的IP、域名、主体输入到IP归属主体识别模型中对识别模型进行训[0037]深度学习模型的训练具体结合卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN构建混合神时间、数据发现或更新时间等。通过LSTM长短期记忆网络捕捉长期依赖关系,避免梯度消[0046]S4.4:通过多个全连接层进一步8[0059]结果输出模块，最后将IP地址归属主体的识别结果以易于理解的方式呈现给用9[0069]请参阅图1图2，本发明提供一种基于深度学习的IP地址归属主体智能识别系统[0098]S3.3:进行地理位置分析，IP地址地理位置，利用IP地址地理位置数据库(如[0100]S3.5:进行IP地址服务类型信息获[0109]S4:将画像后的IP、域名、主体输入到IP归属主体识别模型中对识别模型进行训[0110]深度学习模型的训练具体结合卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN构建混合神时间、数据发现或更新时间等。通过LSTM长短期记忆网络捕捉长期依赖关系,避免梯度消[0119]S4.4:通过多个全连接层进一步值1234值1234[

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