基于CNN与LSTM的网络流量检测系统源码（Python课程设计项目）+文档说明.zip

简介：
本资源包含一个使用Python编写的基于CNN和LSTM算法的网络流量检测系统的完整源代码及详细文档。适合用于深入学习深度学习在网络流量分析中的应用，特别推荐给正在进行相关课程设计的学生和研究人员。 基于 CNN+LSTM 实现的网络流量检测系统源码（Python 课程设计项目）包含使用 kddcup.data_10_percent 数据集训练 CNN+LSTM 模型的代码，在测试中，经过 10 个周期后模型准确率达到了超过95%。 该项目使用 PyTorch 框架进行开发。运行时，请先执行 data_preprocess.py 脚本以确保在 .data 目录下生成 train_dataset.csv 和 test_dataset.csv 文件，然后运行 main.py 开始训练和测试过程。 具体文件功能如下： - data_preprocess.py：对数据集进行预处理，包括添加列标签、分类特征、数据可视化以及去除线性相关特征，并将数据划分为训练集与测试集。 - data_load.py：继承自 Dataset 类并重写相应接口以加载数据进入神经网络模型中。 - train_and_test.py：包含用于训练和评估 CNN+LSTM 模型的函数。