| 基于柔性神经树的Internet流量早期识别模型 |
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| 引用本文： | 彭立志,张宏莉.基于柔性神经树的Internet流量早期识别模型[J].智能计算机与应用,2015(2):21-24. |
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| 作者姓名： | 彭立志 张宏莉 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 |
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| 基金项目： | 国家973重点基础研究发展计划(2011CB302605);国家863高技术研究发展计划(2011AA010705,2012AA012502,2012AA012506);“十一五”国家科技支撑计划(2012BAH37B01);国家自然科学基金(11226239,6110018,61173144,61472164) |
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| 摘 要： | 在互联网产生的早期阶段对其进行准确有效的识别,对于网络管理和网络安全来说都有着极其重要的意义。鉴于此,近年来越来越多的研究致力于仅仅基于流量早期的数个数据包,建立有效的机器学习模型对其进行识别。本文力图基于柔性神经树(FNT)构建有效的互联网流量早期识别模型。两个开放数据集和一个实验室采集的数据集用于实验研究,并将FNT与8种经典算法进行对比。实验结果表明,FNT在大多数情况下,其识别率和误报率指标优于其他算法,这说明FNT是一种有效的流量早期识别模型。
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| 关 键 词： | 流量识别 机器学习 早期特征 柔性神经树 |
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