【摘要】：關于網(wǎng)絡通信流量性能控制問題,針對大量不相關和冗余特征制約網(wǎng)絡流量分類性能提高的問題,提出一種混合約束的半監(jiān)督網(wǎng)絡流量特征選擇方法。在半監(jiān)督學習的基礎上,采用成對約束和無標記樣本相結合的特征評價方法快速去除不相關特征,并通過利用互信息的特征相關性過濾剩余特征中的冗余特征,使有監(jiān)督信息和無監(jiān)督信息在網(wǎng)絡流量的特征選擇過程中以不同的方式發(fā)揮作用。實驗結果表明,與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡流量特征選擇方法相比,改進方法能以更少的特征獲得更好的網(wǎng)絡流量分類性能。
[Abstract]:To solve the problem of network traffic performance control, a semi-supervised network traffic feature selection method with mixed constraints is proposed. Based on semi-supervised learning, a feature evaluation method combining pairwise constraints and unlabeled samples is adopted to quickly solve the problem of a large number of unrelated and redundant features restricting the performance of network traffic classification. In addition to the uncorrelated features, the redundant features in the remaining features are filtered by the feature correlation of mutual information, which makes the supervised and unsupervised information play different roles in the process of network traffic feature selection. The feature obtains better network traffic classification performance.
【作者單位】： 桂林電子科技大學計算機科學與工程學院;桂林電子科技大學信息與通信學院;桂林電子科技大學CSIP廣西分中心;
【基金】：國家自然科學基金項目(61163058),(61172053) 廣西自然科學基金項目(2011GXNSFB018076)
【分類號】：TP393.06

【參考文獻】

相關期刊論文 前4條

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【共引文獻】

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相關碩士學位論文 前10條

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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4 毛俐e，

本文編號：2231226