| 李文法,段洣毅,陈友,程学旗.基于MRMHC-LSVM的IP流分类[J].高技术通讯(中文),2009,19(6):564~571 |
| 基于MRMHC-LSVM的IP流分类 |
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| DOI： |
| 中文关键词: 流分类， 特征选择， 改进的随机变异爬山(MRMHC)， 线性支持向量机(LSVM) |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
| 作者 | 单位 | | 李文法 | 中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院 | | 段洣毅 | 中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院 | | 陈友 | 中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院 | | 程学旗 | 中国科学院计算技术研究所
中国科学院研究生院 |
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| 中文摘要: |
| 提出了一种构建轻量级的IP流分类器的wrapper型特征选择算法MRMHC LSVM。该算法采用改进的随机变异爬山(MRMHC)搜索策略对特征子集空间进行随机搜索，然后利用提供的数据在无约束优化线性支持向量机(LSVM)上的分类错误率作为特征子集的评价标准来获取最优特征子集。在IP流数据集上进行了大量的实验，实验结果表明基于MRMHC LSVM的流分类器在不影响分类准确度的情况下能够提高检测速度，与当前典型的流分类器NBK FCBF相比，基于MRMHC LSVM的IP流分类器具有更小的计算复杂度与更高的检测率。 |
| 英文摘要: |
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