基于流记录偏好度的多分类器融合流量识别模型?

• 作者: 丁伟 董仕
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多分类器融合 证据理论 偏好度 机器学习
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 技 术 报 告
• 页码范围: 143-152
• 页数: 10页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 8095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-436x.2013.10.017

摘要

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。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁伟	东南大学计算机科学与工程学院	56	958	15.0	30.0
5	董仕	东南大学计算机科学与工程学院	4	43	3.0	4.0