基于MRMHC-LSVM的IP流分类

• 作者: 李文法 段米毅 程学旗 陈友
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 流分类 特征选择 改进的随机变异爬山(MRMHC) 线性支持向量机(LSVM)
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与通信技术
• 页码范围: 564-571
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 8020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2009.06.003

摘要

提出了一种构建轻量级的IP流分类器的wrapper型特征选择算法MRMHC-LSVM.该算法采用改进的随机变异爬山(MRMHC)搜索策略对特征子集空间进行随机搜索,然后利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评价标准来获取最优特征子集.在IP流数据集上进行了大量的实验,实验结果表明基于MRMHC-LSVM的流分类器在不影响分类准确度的情况下能够提高检测速度,与当前典型的流分类器NBK-FCBF相比,基于MRMHC-LSVM的IP流分类器具有更小的计算复杂度与更高的检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文法	中国科学院计算技术研究所	8	76	5.0	8.0
5	段米毅	中国科学院计算技术研究所	1	1	1.0	1.0
6	陈友	中国科学院计算技术研究所	7	184	5.0	7.0
10	程学旗	中国科学院计算技术研究所	160	4858	31.0	67.0