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摘要:
基于统计特征的机器学习算法已经广泛运用于网络流识别与分类中,但是如何找到高效、简单的统计特征组合一直是本研究领域的重点和难点.针对特征向量维数过高的问题,综合考虑类别之间以及类别内部的方差系数,提出了一种基于方差系数的新型特征选择方法.从数学角度上证明了该方法相较于信息增益和卡方检验具有更低的计算复杂度.实验结果表明,该方法可以比现有方法获得更有效的特征组合以及更高的总体正确率.
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视频图像失真
分类检测
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 网络浏览和网络视频业务的特征分析与分类方法
来源期刊 南京邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 流分类 网络浏览 视频 QoS 方差系数 特征选择
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 计算机与自动控制
研究方向 页码范围 81-89
页数 9页 分类号 TP393
字数 8494字 语种 中文
DOI 10.14132/j.cnki.1673-5439.2016.06.013
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 董育宁 南京邮电大学通信与信息工程学院 96 811 13.0 25.0
2 王凯 南京邮电大学通信与信息工程学院 25 59 3.0 7.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
流分类
网络浏览
视频
QoS
方差系数
特征选择
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
南京邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-5439
32-1772/TN
大16开
南京市亚芳新城区文苑路9号
1960
chi
出版文献量(篇)
2234
总下载数(次)
13
总被引数(次)
14649
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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