本發(fā)明公開了基于強化學習的大流檢測方法，包括以下步驟：S1：對數(shù)據(jù)流進行檢測得到流檢測數(shù)據(jù)；S2：采用歷史樣本緩沖池對檢測數(shù)據(jù)模型進行優(yōu)化；S3：采用優(yōu)化后的檢測數(shù)據(jù)模型對流檢測數(shù)據(jù)進行大流判斷，并對大流進行再次檢測；S4：將流檢測數(shù)據(jù)放入歷史樣本緩沖池，并再次依次執(zhí)行S2、S3和S4直至檢測結束。本發(fā)明將網(wǎng)絡的鏈路狀態(tài)和流的歷史測量信息作為狀態(tài)，將流的測量大小作為獎勵值，采用基于強化學習的大流檢測方法對網(wǎng)絡中的大流進行檢測，能充分提取流的相關性等特征，能提高大流檢測的準確度。