| 一种多分类器联合的网络流量分类方法 |
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| 引用本文： | 谷跃,唐学文. 一种多分类器联合的网络流量分类方法[J]. 重庆工商大学学报(自然科学版), 2016, 33(4): 74-78 |
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| 作者姓名： | 谷跃 唐学文 |
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| 作者单位： | 重庆大学计算机学院;重庆大学信息与网络管理中心 |
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| 摘 要： | 由于以往的网络流量分类方法是单一的机器学习分类方法,这种方法的总体准确率(Overall Accuracy)提高困难,而且这个问题长期存在着,鉴于此,提出了一种新的网络流量分类的方法,以机器学习分类方法为基础,联合不同分类方法,运用集成学习的思想,使用加权组合权重的方式来实现网络流量的分类;实验表明,新方法提高了总体准确率,比单一的机器学习分类方法更好。
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| 关 键 词： | 流量分类 支持向量机 贝叶斯增广朴素贝叶斯 BP神经网络 集成学习 |
Network Traffic Classification Based on the Combination of Multi classifiers |
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| GU Yue;TANG Xue-wen. Network Traffic Classification Based on the Combination of Multi classifiers[J]. Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition, 2016, 33(4): 74-78 |
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| Authors: | GU Yue TANG Xue-wen |
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| Affiliation: | GU Yue;TANG Xue-wen;School of Computer Science,Chongqing University;Management Center for Information and Network,Chongqing University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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