基于流记录偏好度的多分类器融合流量识别模型

发布时间：2018-08-24 14:46

【摘要】：通过将证据理论引入到流量分类的决策模块中,提出了偏好度和时效度权值,并通过实测数据对多分类器识别模型进行验证,其结果表明该模型较好的克服了单分类器的片面性,通过对多个证据的融合来优化识别的结果。
[Abstract]:By introducing the evidence theory into the decision module of flow classification, the weights of preference and age are put forward, and the recognition model of multiple classifiers is verified by measured data. The results show that the model overcomes the one-sidedness of single classifier and optimizes the recognition result by fusion of multiple evidence.
【作者单位】： 东南大学计算机科学与工程学院;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室;周口师范学院计算机科学与技术学院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(“973”计划)基金资助项目(2009CB320505) 国家科技支撑计划基金资助项目(2008BAH37B04)~~
【分类号】：TP393.06

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2201147