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基于选择性集成策略的嵌入式网络流特征选择
引用本文:潘吴斌,程光,郭晓军,王艳. 基于选择性集成策略的嵌入式网络流特征选择[J]. 计算机学报, 2014, 37(10)
作者姓名:潘吴斌  程光  郭晓军  王艳
作者单位:1. 东南大学计算机科学与工程学院 南京210096;计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学)南京210096
2. 东南大学计算机科学与工程学院 南京210096;西藏民族学院信息工程学院 陕西咸阳712082;计算机网络和信息集成教育部重点实验室(东南大学)南京210096
基金项目:江苏省未来网络前瞻性研究项目,江苏省科技支撑计划(工业)项目,江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目
摘    要:机器学习在网络流量分类中存在特征选择度量指标单一、类别不平衡和概念漂移等问题,使得模型复杂度提高、泛化能力下降.该文提出基于选择性集成策略的嵌入式特征选择方法,根据选择性集成策略选取部分特征选择器集成,再改进序列前向搜索和封装器组合方法二次搜索最优特征子集.实验结果表明该算法在保证分类效果的同时有效降低了特征子集复杂度,从而达到了分类效果、效率和稳定性的最优平衡.

关 键 词:选择性集成  特征选择  嵌入式  稳定性

An Embedded Feature Selection Using Selective Ensemble for Network Traffic
PAN Wu-Bin,CHENG Guang,GUO Xiao-Jun,WANG Yan. An Embedded Feature Selection Using Selective Ensemble for Network Traffic[J]. Chinese Journal of Computers, 2014, 37(10)
Authors:PAN Wu-Bin  CHENG Guang  GUO Xiao-Jun  WANG Yan
Abstract:
Keywords:selective ensemble  feature selection  embedded  stability
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