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题名一种组合式特征选择算法及其在网络流量识别中的应用
被引量：7
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作者
储慧琳
张兴明
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机构
解放军信息工程大学信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2012年第2期325-329,共5页
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基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2009AA01A346)资助
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文摘
当前网络流量日趋复杂,给网络管理带来许多困难.为了准确地识别出网络中的各种流量,本文以支持向量机为分类器,以流的统计学特征为分类依据,提出一种组合式特征选择算法,该算法首先快速去除和分类不相关的特征,针对余下的特征,再利用遗传算法引导特征的选择和支持向量机模型参数的寻优,最终获得了最优的特征集和最佳的支持向量机分类模型.经过实验验证,基于该算法的网络流量识别方法在识别P2P流量时能以更少的特征获得更高的分类准确率.
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关键词
P2P流量识别
流统计学特征
支持向量机
遗传算法
特征选择
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Keywords
P2P traffic identification
flow statistic feature
support vector machine
genetic algorithm
feature selection
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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