计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
9期
256-260
,共5页
网络流量分类%特征选择%混合约束%互信息%半监督
網絡流量分類%特徵選擇%混閤約束%互信息%半鑑督
망락류량분류%특정선택%혼합약속%호신식%반감독
Network traffic classification%Feature selection%Hybrid constraints%Mutual information%Semi-supervised
关于网络通信流量性能控制问题,针对大量不相关和冗余特征制约网络流量分类性能提高的问题,提出一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法.在半监督学习的基础上,采用成对约束和无标记样本相结合的特征评价方法快速去除不相关特征,并通过利用互信息的特征相关性过滤剩余特征中的冗余特征,使有监督信息和无监督信息在网络流量的特征选择过程中以不同的方式发挥作用.实验结果表明,与传统的网络流量特征选择方法相比,改进方法能以更少的特征获得更好的网络流量分类性能.
關于網絡通信流量性能控製問題,針對大量不相關和冗餘特徵製約網絡流量分類性能提高的問題,提齣一種混閤約束的半鑑督網絡流量特徵選擇方法.在半鑑督學習的基礎上,採用成對約束和無標記樣本相結閤的特徵評價方法快速去除不相關特徵,併通過利用互信息的特徵相關性過濾剩餘特徵中的冗餘特徵,使有鑑督信息和無鑑督信息在網絡流量的特徵選擇過程中以不同的方式髮揮作用.實驗結果錶明,與傳統的網絡流量特徵選擇方法相比,改進方法能以更少的特徵穫得更好的網絡流量分類性能.
관우망락통신류량성능공제문제,침대대량불상관화용여특정제약망락류량분류성능제고적문제,제출일충혼합약속적반감독망락류량특정선택방법.재반감독학습적기출상,채용성대약속화무표기양본상결합적특정평개방법쾌속거제불상관특정,병통과이용호신식적특정상관성과려잉여특정중적용여특정,사유감독신식화무감독신식재망락류량적특정선택과정중이불동적방식발휘작용.실험결과표명,여전통적망락류량특정선택방법상비,개진방법능이경소적특정획득경호적망락류량분류성능.
