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通过将证据理论引入到流量分类的决策模块中,提出了偏好度和时效度权值,并通过实测数据对多分类器识别模型进行验证,其结果表明该模型较好的克服了单分类器的片面性,通过对多个证据的融合来优化识别的结果。
基于流记录偏好度的多分类器融合流量识别模型
【摘 要】
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通过将证据理论引入到流量分类的决策模块中,提出了偏好度和时效度权值,并通过实测数据对多分类器识别模型进行验证,其结果表明该模型较好的克服了单分类器的片面性,通过对多个证据的融合来优化识别的结果。
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室,周口师范学院计算机科学与技术学院
【出 处】
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通信学报
【发表日期】
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2013年10期
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