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摘要:
流特征选择算法在深度流检测技术中发挥着重要作用,数据流的正确识别和分类都需要选择流特征,通过这些流特征在业务流中的差异区分业务流类型.当前基于信息度量的特征选择算法在整个样本空间中计算特征的信息熵,没有将特征选择过程中的动态变化信息加入计算,因此不能准确地度量特征选择过程中各个特征之间的相互关系程度,冗余信息的存在影响特征选择结果,导致分类算法性能降低.提出一种改进的动态特征选择算法,该算法基于信息标准,充分考虑特征选择过程中信息标准的动态变化,通过删除由信息动态变化导致的冗余及无用信息,避免动态选择过程的干扰,达到准确并高效选择特征的目的.实验数据说明,提出的动态流特征选择算法的分类性能比当前其他选择算法较好.
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文献信息
篇名 一种改进的动态流特征选择算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 深度流检测 特征选择 流识别 动态信息
年,卷(期) 2012,(18) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 4-8
页数 分类号 TP393
字数 4748字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.18.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈庶樵 60 190 6.0 9.0
2 王亚弟 信息工程大学电子技术学院 47 175 7.0 10.0
3 朱珂 21 129 4.0 11.0
4 伊鹏 56 177 8.0 10.0
5 郭磊 信息工程大学电子技术学院 3 4 2.0 2.0
传播情况
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2015(1)
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研究主题发展历程
节点文献
深度流检测
特征选择
流识别
动态信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
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