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| 基于改进深度卷积神经网络的网络流量分类方法 | |
| 引用本文： | 张小莉,程光,张慰慈.基于改进深度卷积神经网络的网络流量分类方法[J].中国科学：信息科学,2021(1):56-74. |
| 作者姓名： | 张小莉 程光 张慰慈 |
| 摘 要： | 机器学习方法对网络流量分类的前提是假设流量具有独立同分布性,而实际情况下流量特征不断发生变化,导致该方法在处理海量、不具备独立同分布的流量数据时开销较大,计算复杂度较高,精度较低.针对上述问题,本文提出一种新的分类模型.该模型将PCA算法与改进的深度卷积神经网络分类模型(improved deep LeNet-5 co... |
| 关 键 词： | 网络流量分类 深度卷积神经网络 PCA 多分类器 特征选择 Tensorflow |