基于柔性神经树的Internet流量早期识别模型

• 作者: 张宏莉 彭立志
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 流量识别 机器学习 早期特征 柔性神经树
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3444字
• 语种: 中文

摘要

在互联网产生的早期阶段对其进行准确有效的识别，对于网络管理和网络安全来说都有着极其重要的意义。鉴于此，近年来越来越多的研究致力于仅仅基于流量早期的数个数据包，建立有效的机器学习模型对其进行识别。本文力图基于柔性神经树（ FNT）构建有效的互联网流量早期识别模型。两个开放数据集和一个实验室采集的数据集用于实验研究，并将FNT与8种经典算法进行对比。实验结果表明，FNT在大多数情况下，其识别率和误报率指标优于其他算法，这说明FNT是一种有效的流量早期识别模型。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏莉	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	185	2778	29.0	46.0
2	彭立志	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0