传感器与微系统
傳感器與微繫統
전감기여미계통
TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
2013年
5期
146-149
,共4页
网络流量分类%特征选择%约束扩展%半监督%RSC模型
網絡流量分類%特徵選擇%約束擴展%半鑑督%RSC模型
망락류량분류%특정선택%약속확전%반감독%RSC모형
针对网络流量特征选择过程中监督信息缺乏的问题,提出一种基于成对约束扩展的半监督网络流量特征选择算法.该算法同时考虑少量成对约束和大量无标记样本,利用样本集合间的相关性和自相关性,扩展成对约束集到无标记样本上,产生更多可靠性强的成对约束,以揭示样本空间分布信息.最后,利用扩展的成对约束集进行特征选择.实验证明:与未进行成对约束扩展的算法相比,该算法在少量初始成对约束的情况下能获得更好的分类性能.
針對網絡流量特徵選擇過程中鑑督信息缺乏的問題,提齣一種基于成對約束擴展的半鑑督網絡流量特徵選擇算法.該算法同時攷慮少量成對約束和大量無標記樣本,利用樣本集閤間的相關性和自相關性,擴展成對約束集到無標記樣本上,產生更多可靠性彊的成對約束,以揭示樣本空間分佈信息.最後,利用擴展的成對約束集進行特徵選擇.實驗證明:與未進行成對約束擴展的算法相比,該算法在少量初始成對約束的情況下能穫得更好的分類性能.
침대망락류량특정선택과정중감독신식결핍적문제,제출일충기우성대약속확전적반감독망락류량특정선택산법.해산법동시고필소량성대약속화대량무표기양본,이용양본집합간적상관성화자상관성,확전성대약속집도무표기양본상,산생경다가고성강적성대약속,이게시양본공간분포신식.최후,이용확전적성대약속집진행특정선택.실험증명:여미진행성대약속확전적산법상비,해산법재소량초시성대약속적정황하능획득경호적분류성능.
