流特征相关论文
多标记特征选择一直是数据挖掘领域中数据预处理的关键技术之一。随着互联网技术的高速发展,多标记数据在各个领域以在线的形式持......
特征选择方法在数据分析与降维中发挥着重要的作用。目前很多特征选择方法存在着一些共性问题,如大量的参数调节、运行时间长、特......
近年来,因果特征选择已逐渐成为机器学习和因果发现领域的研究热点。它通过将特征预测与因果发现联系在一起来识别目标属性（Target ......
近年来,在线流特征选择（Online Feature Selection with Streaming Features,OSFSF）作为数据降维的有效方法,以实时过滤不相关和冗余......
特征选择作为维度约简的重要方法之一,一直活跃在机器学习与模式识别的研究舞台上。特征选择由于其本身的可解释性和对原特征的保......
互联网已经渗入人们生产生活的方方面面,给人们带来极大便利的同时,网络空间安全却也正面临着巨大挑战。其中,HTTP隧道技术简单高......
现有的在线流特征选择算法通常选择一个最优的全局特征子集,并假设该子集适用于样本空间的所有区域.但是,样本空间的每个区域都使......
开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性.目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,......
伴随着互联网技术的高速发展,网络设备与计算机已经深入到国家机关、企业和千家万户中,我们对计算机网络的依赖性日益增强。同时我......
近几年来伴随网络技术的发展,P2P技术已经得到了广泛的应用,据调查,P2P应用产生的网络流量己占据ISP业务总量的60%-90%,严重影响了......
大数据的高速发展,使特征选择技术面临着新的数据类型的挑战,类型之一的是流特征。流特征是指数据的样本空间固定不变,特征空间随......
因果结构学习的目标是通过对大量数据的训练得到一个反映事物之间客观联系的因果模型。挖掘蕴含在数据中的因果结构关系,为我们认......
目前Internet中P2P业务占的比重越来越大，已占到网络业务的60％-70％,P2P业务一方面给网络用户带来便利，另一方面也带来了许多负面的影响......
针对互联网中常见的VoIP应用类型,重点从分类特征的选取出发,提出了一种基于C4.5决策树算法的VoIP流量识别方法,并分别利用模拟数......
针对互联网中常见的VoIP应用类型,重点从分类特征的选取出发,提出了一种基于C4.5决策树算法的VoIP流量识别方法,并分别利用模拟数......
针对流交换中网络抖动和流变换导致的流指纹不可用、不可信问题,提出一种防篡改且可恢复的流指纹编码方案。通过提出流特征信息作......
P2P应用近年来取得了飞速的发展,P2P应用在推动Internet发展的同时也带来了大量占用可用带宽和网络安全等问题.由于P2P采用了动态......
针对加密会话初始协议（SIP）识别困难以及相关研究工作较少,对入侵检测、网络流量监控等工作带来不便的问题,提出基于主成分分析（PCA）和......
针对流交换中网络抖动和流变换导致的流指纹不可用、不可信问题,提出了基于自适应流特征的半脆弱流指纹编码方案(ACSF)。首先,采用......
在线流特征选择通过实时过滤无关特征和冗余特征,实现流特征空间降维.针对已有算法,如Alpha-investing分类精度低、SAOLA选择特征......
网络管理在很多方面需要识别网络流的应用类型。文中旨在改进和完善一种融合了中介数学理论的基于流统计特征的识别方法———基于......
该文针对大规模网络的安全问题提出了采用分布式跨层检测的思想,并设计了一种大型网络安全事件监控系统的结构,深入讨论了系统实现......
高维特征数据包含大量的无关信息和冗余信息,这些信息可能会极大降低学习算法的效率。对于加速机器学习算法,提升学习模型泛化能力......
随着网络应用服务类型的多样化以及网络流量加密技术的不断发展,加密流量识别已经成为网络安全领域的一个重大挑战。传统的流量识......
随着计算机网络规模的增加,越来越多的计算机信息需要面对,存在的安全问题也慢慢凸显出来,特别是异常流对计算机性能的影响日益严......
分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,简称DDoS)攻击是互联网的重要威胁之一。笔者通过分析DDoS攻击的原理及其攻击特征......
现有的异常流量根源分析技术大多需要人工干预,对异常事件的分类效果不佳。为此,提出基于层次聚类的流量异常分类算法TAC HC,通过......
分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service，DDoS）攻击日益严重地威胁着网络的可用性，是Internet面临的主要威胁之一。DDoS攻击检......
所谓“特定电磁辐射”,简言之,是指由经过特别选定的多种物质及其不同存在状态的组合,在一定温度场的作用下,所发射的波长从紫外0.......
生物信息学是近年来一门新型的热点研究学科。生物信息学中的基因表达数据具有高维度、高冗余和类别不平衡等特点,对于机器学习算......
<正> 本文所讨论的海区,位于北太平洋的西侧,西依我国大陆,东濒太平洋,北连东海,南接南海,地处热带和亚热带,属热带和亚热带海洋性......
随着计算机网络规模和应用领域的日益增大,网络已经成为人们日常工作和生活的重要组成部分。但是由于网络复杂性和异构性的不断增......
相对于静态特征空间下的在线知识发现算法,动态特征空间下的在线知识发现算法的研究并没有引起足够的关注。数据特征空间的动态性......
由于股市波动的突发性、多变性,且时序数据呈非正态分布,传统的时序预测模型难以有效预测股市。提出了一种基于流特征模式的股市跟......
国际旅游流的地理分布特征与趋势国际旅游流的形成和明确的地理去向受以下四组经常起作用的因素影响:1.反映世界各国和地区社会-经......
近年来,网络应用识别在学术和应用领域备受关注和快速发展,已形成一个相对独立的研究领域。基于机器学习的识别方法更是成为研究热......
<正>东沙位于中国南海东北部水域,处于浅海大陆架与大陆坡的交界区域,海底地形复杂,水深变化较大。多因素海流和洋流在此交汇,借助......
针对既有历史数据又有流特征的全新应用场景,提出了一种基于组特征选择和流特征的在线特征选择算法。在对历史数据的组特征选择阶......
在匿名网络环境下通信双方关系确认、僵尸网络控制者追踪、中间跳板主机发现等方面，以被动网络流量分析（passive traffic analysis）为......
高维特征数据包含大量的无关信息和冗余信息,这些信息可能会极大降低学习算法的效率。对于加速机器学习算法,提升学习模型泛化能力......
从图像中恢复出三维物体表面模型的方法称为3D重构,是计算机图形学研究领域中一个重要的研究方向。准确可靠的三维动态几何重建在......
实时流量分类技术能够按照应用类型对在线网络流量分类，它对网络管理、流量控制以及网络相关研究具有重要意义。首先从不同层次上简......
