本文選題：流量分類 + 半監(jiān)督學(xué)習(xí)　； 參考：《自動化學(xué)報》2013年07期

【摘要】：準(zhǔn)確的流量分類是進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)管理、安全檢測以及應(yīng)用趨勢分析的基礎(chǔ).針對完全監(jiān)督和無監(jiān)督分類的缺陷,提出了一種基于近鄰傳播學(xué)習(xí)的半監(jiān)督流量分類方法.通過引入"近鄰傳播聚類"機(jī)制構(gòu)建分類模型,使得分類器實現(xiàn)過程簡單、運(yùn)行高效.應(yīng)用"半監(jiān)督學(xué)習(xí)"的思想,抽象出少量已標(biāo)記樣本流約束和流形空間先驗信息,定義了"流形相似度"的距離測度,既降低了標(biāo)記流量樣本的復(fù)雜度,又提高了流量分類器的性能.理論分析和實驗結(jié)果表明:算法具有較高的分類準(zhǔn)確性和較好的凝聚性.
[Abstract]:Accurate traffic classification is the basis of network management, security detection and application trend analysis. A semi-supervised traffic classification method based on nearest neighbor propagation learning is proposed to overcome the defects of fully supervised and unsupervised classification. By introducing the mechanism of "nearest neighbor propagation clustering" to construct the classification model, the implementation process of classifier is simple and efficient. Based on the idea of "semi-supervised learning", a small number of labeled sample flow constraints and a priori information in manifold space are abstracted, and the distance measure of "manifold similarity" is defined, which reduces the complexity of labeled traffic samples. The performance of flow classifier is improved. Theoretical analysis and experimental results show that the algorithm has higher classification accuracy and better cohesion.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(973計劃)(2012CB312901,2012CB312905) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2011AA01A103)資助~~
【分類號】：TP393.06

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)會議論文 前2條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前6條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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3 戴林;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的入侵檢測模型研究[D];青島理工大學(xué);2011年

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5 王凱;基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的假警報過濾研究[D];江蘇科技大學(xué);2012年

6 左建勛;網(wǎng)絡(luò)流量識別技術(shù)研究及其應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2007年

7 邱玉祥;特征選擇和集成學(xué)習(xí)及其在入侵檢測中的應(yīng)用[D];南京師范大學(xué);2008年

8 宋凌;基于半監(jiān)督聚類的入侵防御系統(tǒng)研究[D];湘潭大學(xué);2008年

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10 王琳;面向高速網(wǎng)絡(luò)的智能化應(yīng)用分類的研究[D];濟(jì)南大學(xué);2008年

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本文編號：1943418