计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
25期
78-81,96
,共5页
邱密%阳爱民%刘永定%何震凯
邱密%暘愛民%劉永定%何震凱
구밀%양애민%류영정%하진개
网络流量%特征选择%朴素贝叶斯学习器
網絡流量%特徵選擇%樸素貝葉斯學習器
망락류량%특정선택%박소패협사학습기
随着网络应用(如P2P)的快速增长,使得传统的基于端口与有效栽荷的网络流量分类方法效率大大降低.基于FCBF特征选择方法选择最优特征子集,研究使用贝叶斯学习方法对网络流量进行分类;实验结果显示提出的方法取得了较好的分类准确率.
隨著網絡應用(如P2P)的快速增長,使得傳統的基于耑口與有效栽荷的網絡流量分類方法效率大大降低.基于FCBF特徵選擇方法選擇最優特徵子集,研究使用貝葉斯學習方法對網絡流量進行分類;實驗結果顯示提齣的方法取得瞭較好的分類準確率.
수착망락응용(여P2P)적쾌속증장,사득전통적기우단구여유효재하적망락류량분류방법효솔대대강저.기우FCBF특정선택방법선택최우특정자집,연구사용패협사학습방법대망락류량진행분류;실험결과현시제출적방법취득료교호적분류준학솔.
