加权决策模板业务感知算法

• 作者: 周金和 杨应雷 王川潮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 决策模板法 模糊聚类 业务感知 分类器
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 网络、通信与安全
• 页码范围: 118-123
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 字数: 7458字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1504-0121

摘要

针对决策模板法在业务感知准确率上的局限性问题，提出了加权决策模板法。该方法首先利用有监督的神经网络模糊聚类分类器作为基本分类器，再通过混淆矩阵衡量分类器对样本不同类别的置信度，经过两级的性能权衡，赋予该算法更高的可信度。在训练阶段根据错误分类的样本构造一个附加的加权决策模板，若在测试阶段有样本离该模板的距离最近时，可以认为该样本被错误分类的可能性很大，从而保证该算法具有高识别准确率。实验结果表明，与决策模板法对比，加权决策模板法在业务感知上具有更高的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周金和	北京信息科技大学信息与通信工程学院	33	311	7.0	17.0
2	杨应雷	北京信息科技大学信息与通信工程学院	1	1	1.0	1.0
3	王川潮	北京信息科技大学信息与通信工程学院	1	1	1.0	1.0