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[学位论文] 作者：姚立霜,,
来源：重庆邮电大学 年份：2004
网络流量预测作为网络管理领域的研究热点,一直受到研究人员的关注。传统的单一模型不能全面刻画复杂网络流量的自相似性、长相关性等特征,分解重构、组合预测成为网络流量预...
[期刊论文] 作者：刘丹,姚立霜,王云锋,裴作飞,,
来源：计算机应用 年份：2020
针对网络流量分类过程中,传统模型在小类别上的分类性能较差和难以实现频繁、及时更新的问题,提出一种基于集成学习的网络流量分类模型(ELTCM)。首先,根据类别分布信息定义了偏向于小类别的特征度量,利用加权对称不确定性和近似马尔可夫毯(AMB)对网络流量特征进......
[期刊论文] 作者：姚立霜,刘丹,裴作飞,王云锋,
来源：计算机科学 年份：2020
针对复杂的网络流量呈现出的多种特性,传统的单一模型预测效果差。为了提高流量预测的准确性和实时性,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和聚类的网络流量预测模型。首先通过E...
[期刊论文] 作者：裴作飞,李兆玉,王云锋,姚立霜,,
来源：计算机应用与软件 年份：2020
高维数据含有大量冗余和噪音特征影响检测效果,维度过高使得系统训练时间长、实时性差。采用卡方(Chi Square)过滤算法,删除冗余和相关性低的特征;采用LightGBM算法作为封装方法组成混合特征选择算法,通过自适应遗传算法进行搜索获取最优特征子集。在入侵检测KD......
[期刊论文] 作者：唐宏,刘丹,姚立霜,王云锋,裴作飞,,
来源：电子与信息学报 年份：2021
针对网络流量分类过程中出现的类不平衡问题,该文提出一种基于加权对称不确定性(WSU)和近似马尔科夫毯(AMB)的特征选择算法。首先,根据类别分布信息,定义了偏向于小类别的特征度量,使得与小类别具有强相关性的特征更容易被选择出来;其次,充分考虑特征与类别间、......
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