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基于動(dòng)態(tài)點(diǎn)切分的多決策樹(shù)包分類(lèi)算法

發(fā)布時(shí)間:2019-03-25 12:21
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)的包分類(lèi)算法存在較多規(guī)則冗余問(wèn)題,該文在分析規(guī)則集特征的基礎(chǔ)上,提出一種基于動(dòng)態(tài)點(diǎn)切分的多決策樹(shù)包分類(lèi)算法(Clustered Dynamic Point Split,CDPS)。該算法首先通過(guò)聚類(lèi)具有相似空間交叉關(guān)系的規(guī)則,劃分規(guī)則集為若干子集,然后在每個(gè)子集中動(dòng)態(tài)地選取規(guī)則投影點(diǎn)完成空間分解并建立決策樹(shù)。仿真結(jié)果表明,在保證算法的時(shí)間性能前提下,CDPS算法的內(nèi)存占用較HyperSplit和EffiCuts分別減少了95%和50%。
[Abstract]:In view of the redundancy of many rules in the traditional packet classification algorithm, this paper proposes a multi-decision tree packet classification algorithm (Clustered Dynamic Point Split,CDPS based on dynamic point segmentation based on the analysis of the features of the rule set. The algorithm firstly divides the rule set into several subsets by clustering the rules with similar spatial crossover relations, and then dynamically selects the rule projection points in each subset to complete the spatial decomposition and establish the decision tree. The simulation results show that the memory consumption of CDPS algorithm is reduced by 95% and 50% compared with HyperSplit and EffiCuts, respectively, on the premise of ensuring the time performance of the algorithm.
【作者單位】: 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】:國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(2012CB315901) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2011AA01A103) 國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2011BAH19B01)資助課題
【分類(lèi)號(hào)】:TP393.08

【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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9 蔡克玉;基于改進(jìn)決策樹(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)[D];西安電子科技大學(xué);2008年

10 孫茂;流場(chǎng)景下增量決策樹(shù)算法在入侵檢測(cè)中的研究[D];哈爾濱理工大學(xué);2011年

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本文編號(hào):2446976

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