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吴耿

作品数：2 被引量：1H指数：1
供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇网络
  • 2篇网络流
  • 2篇网络流量
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇自相关
  • 1篇网络流量分类
  • 1篇网络流量预测
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇小波神经
  • 1篇小波神经网络
  • 1篇决策树
  • 1篇波变换

机构

  • 2篇中南大学

作者

  • 2篇李杰
  • 2篇杨文保
  • 2篇吴耿

传媒

  • 1篇电脑与信息技...
  • 1篇微计算机信息

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
一种网络流量预测的小波神经网络新模型被引量：1
2010年
文中提出了一种将小波变换与相关性计算与人工神经网络相结合进行网络流量预测的新模型。首先对流量时间序列进行小波变换得到不同尺度下的细节信号和近似信号。对近似信号运用相关性的计算确定其自相关程度。根据相关程度确定神经网络的输入与输出,构造神经网络并加以训练。对细节信号采取传统的ARMIA预测。最后用小波重构得到最终的流量预测值。模拟仿真表明,该模型具有较高的预测效果。
杨文保李杰吴耿
关键词：自相关神经网络小波变换
基于代价敏感决策树的网络流量分类研究
2011年
传统的基于端口的流量分类方法和基于DPI技术的流量分类方法由于P2P技术和加密技术的流行而开始失效。基于网络流特征及机器学习的流量分类方法因为克服了上述弊端而成为了流量分类领域的研究热点。实际网络环境中,"大象流"和"老鼠流"在数量和传输字节量等方面存在着严重的不平衡,降低了基于机器学习流量分类方法的实际分类效果。针对该问题,文章将代价敏感决策树C4.5_cs算法应用于网络流量的分类当中。实验证明,文章采用的方法具有更高的"字节分类准确率",适合于不平衡网络流量的分类。
吴耿李杰杨文保
关键词：网络流量分类决策树
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