本文選題：網(wǎng)絡(luò)流量分類 + 特征選擇�。� 參考：《傳感器與微系統(tǒng)》2013年05期

【摘要】：針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量特征選擇過(guò)程中監(jiān)督信息缺乏的問(wèn)題,提出一種基于成對(duì)約束擴(kuò)展的半監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)流量特征選擇算法。該算法同時(shí)考慮少量成對(duì)約束和大量無(wú)標(biāo)記樣本,利用樣本集合間的相關(guān)性和自相關(guān)性,擴(kuò)展成對(duì)約束集到無(wú)標(biāo)記樣本上,產(chǎn)生更多可靠性強(qiáng)的成對(duì)約束,以揭示樣本空間分布信息。最后,利用擴(kuò)展的成對(duì)約束集進(jìn)行特征選擇。實(shí)驗(yàn)證明:與未進(jìn)行成對(duì)約束擴(kuò)展的算法相比,該算法在少量初始成對(duì)約束的情況下能獲得更好的分類性能。
[Abstract]:Aiming at the lack of monitoring information in the process of network traffic feature selection, a semi-supervised network traffic feature selection algorithm based on pairwise constraint expansion is proposed. The algorithm takes into account a small number of pairwise constraints and a large number of unlabeled samples at the same time. By using the correlation and autocorrelation between the set of samples, the algorithm is extended to pair constraint set to unlabeled sample, which produces more reliable pairwise constraints. To reveal the spatial distribution of samples. Finally, the extended pair constraint set is used for feature selection. The experimental results show that the proposed algorithm can achieve better classification performance than the algorithm without pairwise constraint expansion in a small number of initial pairwise constraints.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61163058,61172053) 廣西自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011GXNSFB018076)
【分類號(hào)】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

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3 梅錚;商業(yè)數(shù)據(jù)流降維方法及其聚類算法研究[D];浙江工商大學(xué);2011年

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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10 俞研;黃皓;;面向入侵檢測(cè)的基于多目標(biāo)遺傳算法的特征選擇[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2007年03期

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1 柳斌;李之棠;涂浩;;一種基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用層流量分類方法[A];2008年全國(guó)開(kāi)放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集(下冊(cè))[C];2008年

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4 毛俐e，

本文編號(hào)：1924556