胡婷
- 作品数：11 被引量：22H指数：3
- 供职机构：桂林电子科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西研究生教育创新计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 采用改进LM算法的网络流量分类方法
- 2011年
- 针对传统的流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出一种有效的网络流量分类方法(GA-LM)。该方法将基于神经网络的分类方法作为网络流量的分类模型,采用L-M算法构造分类器,并用遗传算法优化网络初始连接权值,加速了网络收敛过程,提高了分类性能。通过对收集到的实际网络流量数据进行分类,实验结果表明GA-LM比标准BP算法和L-M算法的收敛速度快,具有较好的可行性和高准确性,从而可有效地用于网络流量分类中。
- 胡婷王勇陶晓玲
- 关键词：统计特征误差反向传播遗传算法
- 基于核函数的SOM网络流量分类方法被引量：5
- 2011年
- 由于网络流量数据高度非线性,传统的自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络对此分类的鲁棒性和可靠性较差,提出了一种基于核函数的SOM(kernel SOM,KSOM)网络流量分类方法。该方法用核函数代替原始数据在特征空间中映射值的内积,使输入空间中复杂的流量样本结构在特征空间中得到简化,实现对有多个统计特征属性的网络流量在应用层的分类。实验结果表明,KSOM能识别新应用类型的流量,较传统的SOM更适合对网络流量进行分类,其分类准确率高于NB方法。
- 胡婷王勇陶晓玲
- 关键词：自组织映射网络核函数非线性网络流量
- 一种基于混合核函数的SOM网络流量分类方法被引量：1
- 2010年
- 由于传统的自组织映射SOM方法对高维、非线性的网络流量数据的分类性能效果不佳,本文引入核方法,提出一种基于混合核函数的SOM(MIX-KSOM)网络流量分类方法。该方法结合了全局性和局部性核函数的优点,采用径向基函数和多项式函数线性组合构成的混合核函数代替内积作为距离度量,使输入空间中复杂的流量样本在特征空间得以简化。实验结果表明,采用MIX-KSOM方法能较好地对网络流量进行分类,较传统的SOM、采用单一核函数的SOM(KSOM)分类方法性能更好,分类准确率也高于NB方法。
- 陶晓玲胡婷
- 关键词：自组织映射网络核函数
- 基于SSOM的网络流量分类方法
- 2011年
- 针对目前基于端口号匹配和特征码识别的流量分类方法准确率低、应用范围受限等问题,提出一种基于有监督的自组织映射(SSOM)的网络流量分类方法。该方法使用已标注类别的网络流量训练集,通过改变自组织映射(SOM)训练过程中的权值调整规则,使输出层中获胜神经元的选择更容易,各类别之间划分更清晰,从而提高分类性能。实验结果表明,SSOM的分辨率及拓扑连续性均优于SOM,对网络流量分类具有更高的准确率。
- 胡婷王勇陶晓玲
- 关键词：自组织映射网络流量
- 网络流量分类方法的比较研究被引量：4
- 2010年
- 实施有效地网络管理,首先要对网络流量按照应用类型不同进行准确分类。由于目前传统的基于端口号匹配和特征字段分析的流量分类方法不能很好的满足网管需要的现状,因此,针对这两种方法在应用中存在的问题进行了分析,并与目前研究较多的基于流统计特征的机器学习分类方法进行比较。研究后结果表明:该方法包括有流样本的形成、特征选择过程和机器学习分类过程3个关键步骤,可通过网络流量的统计特征,采用机器学习方法进行准确分类。
- 胡婷王勇陶晓玲
- 关键词：网络流量
- 一种基于BP网络的流量分类方法被引量：1
- 2010年
- 针对传统的网络流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出了一种基于BP网络的流量分类方法。该方法改进了标准的BP网络算法,采用基于Lyapunov函数得到的自适应学习率,并引入遗传算法优化网络的初始连接权值和阈值,使网络避免陷入局部最小,加速了网络收敛过程。实验结果表明,采用改进的BP网络算法来处理网络流量分类问题具有明显的优势:该方法的收敛速度和拟合精度均优于标准BP算法,而且流量分类准确率高于NB算法。
- 陶晓玲胡婷
- 关键词：BP网络遗传算法自适应学习率
- 基于全介质超构波导的偏振分选器
- 本文提供的是基于全介质超构波导的偏振分选器。其特征是：他由不规则排布的Si纳米天线、Si直波导、SiO<Sub>2</Sub>基底组成。通过排布纳米天线阵列加强了对电磁波的操纵能力，可以灵活配置空间光的耦合及导波传播方向...
- 陈明宋雨晴储茜茜王伟胡旭东胡婷
- 基于耦合谐振环的太赫兹超构波导薄膜传感器
- 本发明提供的是基于耦合谐振环的太赫兹超构波导薄膜传感器。其特征是：它由底层铜金属板1，中间介电层2，顶层方圆形铝制谐振环3组成。该传感器打破了传统基于波导的传感器的设计思路，通过将亚波长超材料结构与传统波导结构相结合，利...
- 陈明 宋雨晴 储茜茜王伟 胡旭东胡婷
- 基于FPGA的分级并行高速网络流量分类方法研究
- 王勇杨辉华陶晓玲周晴伦陈涛覃匡宇胡婷潘楠李国平邓职洁
- 该项目为国家自然基金项目《基于FPGA的分级并行高速网络流量分类方法研究》（61163058）成果。随着网络应用日趋复杂化和通信技术的发展，网络带宽持续提高，网络流量不断增长且呈现多样化，传统的网络流量分类方法已不能满足...
- 关键词：
- 混合模式的网络流量分类方法被引量：10
- 2010年
- 为了更好地满足用户对各类Internet业务服务质量越来越精细的要求,流量分类是网络管理的重要环节之一。通过分析、对比基于端口号匹配、特征字段分析和流统计特征的机器学习分类方法的应用现状及其优缺点,针对单一分类方法存在的分类准确度不高、分类时间长等问题,提出一种混合模式的网络流量分类方案。此方案结合端口号匹配和机器学习分类方法,采用输出结果可视化的自组织映射网络算法实现网络流量在应用层的分类。实验表明,该方案能有效地实现对网络流量应用类型的分类,分类结果可视化效果好。
- 胡婷王勇陶晓玲
- 关键词：统计特征自组织映射
