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因特网流量类不平衡特性与分类方法的研究
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因特网流量类不平衡特性与分类方法的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-14页
表目录第14-16页
图目录第16-18页
缩略语对照表第18-20页
术语说明第20-21页
第一章 绪论第21-29页
　　　　1.1. 研究背景第21-23页
　　　　1.2. 面临的挑战第23-24页
　　　　1.3. 研究目的与意义第24-25页
　　　　1.4. 研究内容第25-27页
　　　　1.5. 论文结构第27-29页
第二章 因特网流量分类与类不平衡研究现状第29-45页
　　　　2.1. 因特网流量分类研究现状第29-34页
　　　　2.1.1 基于规则匹配的流量分类方法第29-30页
　　　　2.1.2 基于机器学习的流量分类方法第30-33页
　　　　2.1.3 类不平衡问题第33-34页
　　　　2.2. 类不平衡研究现状第34-39页
　　　　2.2.1 类不平衡相关因素分析第34-35页
　　　　2.2.2 数据重采样方法第35-37页
　　　　2.2.3 特征选择方法第37-38页
　　　　2.2.4 分类算法第38-39页
　　　　2.3. 因特网流量分类性能评估指标第39-40页
　　　　2.4. 共享的因特网流量数据集第40-44页
　　　　2.5. 本章小结第44-45页
第三章 因特网流量数据的类不平衡特性第45-65页
　　　　3.1. 因特网流量数据的表象不平衡特性第45-47页
　　　　3.1.1 流不平衡特性第45-46页
　　　　3.1.2 字节不平衡特性第46-47页
　　　　3.2. 因特网流量数据的内在不平衡特性第47-51页
　　　　3.2.1 网络流特性第47-49页
　　　　3.2.2 网络流样本在特征空间的分布第49-51页
　　　　3.3. 类不平衡解决方案的探讨第51-58页
　　　　3.3.1 重采样与代价敏感学习方法第52-53页
　　　　3.3.2 因特网流量分类性能第53-56页
　　　　3.3.3 类不平衡特性与流量分类性能的关系第56-58页
　　　　3.4. 适合因特网流量多小类特性的代价敏感学习算法第58-64页
　　　　3.4.1 错分代价矩阵分析第58-60页
　　　　3.4.2 加权错分代价矩阵第60-61页
　　　　3.4.3 实验验证第61-64页
　　　　3.5. 本章小结第64-65页
第四章 因特网流量数据的重采样方法第65-81页
　　　　4.1. 重采样方法 PSC第65-69页
　　　　4.1.1 基于 k-均值的流量数据划分第66-67页
　　　　4.1.2 SMOTE 过采样算法第67页
　　　　4.1.3 启发式欠采样算法第67-69页
　　　　4.2. PSC 方法的理论分析第69-72页
　　　　4.2.1 基于误差平方和的类内散度分析第69-71页
　　　　4.2.2 基于 N2 的数据复杂度分析第71-72页
　　　　4.3. 实验结果与分析第72-79页
　　　　4.3.1 实验设计与参数设置第72-75页
　　　　4.3.2 PSC 的流量分类性能第75-77页
　　　　4.3.3 多种重采样方法比较第77-79页
　　　　4.4. 本章小结第79-81页
第五章 因特网流量统计特征的选择算法第81-99页
　　　　5.1. 过滤式特征选择算法第81-83页
　　　　5.1.1 评估模型第82-83页
　　　　5.1.2 搜索模型第83页
　　　　5.2. 特征选择算法 BFS第83-90页
　　　　5.2.1 基于信息熵的局部评估模型第84-87页
　　　　5.2.2 基于对称不确定性的全局评估模型第87-88页
　　　　5.2.3 搜索模型第88-89页
　　　　5.2.4 BFS 算法流程第89-90页
　　　　5.3. 实验结果与分析第90-97页
　　　　5.3.1 实验设计与参数设置第90-91页
　　　　5.3.2 特征选择结果第91-93页
　　　　5.3.3 因特网流量总体分类性能第93-94页
　　　　5.3.4 小类分类性能第94-96页
　　　　5.3.5 特征选择算法的运行时间第96页
　　　　5.3.6 因特网流量分类稳定性与实际应用讨论第96-97页
　　　　5.4. 本章小结第97-99页
第六章 因特网重型流分类方法第99-117页
　　　　6.1. 重型流分布特点与分类问题第99-102页
　　　　6.1.1 报文/字节累计分布第99-101页
　　　　6.1.2 重型流分类问题第101-102页
　　　　6.2. 重型流分类方法第102-108页
　　　　6.2.1 基于信息增益率的流尺度模块化方法第102-106页
　　　　6.2.2 集成学习方法第106-108页
　　　　6.3. 实验结果与分析第108-115页
　　　　6.3.1 实验设计与参数设置第108-110页
　　　　6.3.2 流尺度模块化方法的流量分类性能第110-112页
　　　　6.3.3 集成学习的流量分类性能第112页
　　　　6.3.4 重型流分类方法的子流分类性能第112-113页
　　　　6.3.5 重型流分类方法横向比较第113-114页
　　　　6.3.6 主要参数讨论第114-115页
　　　　6.4. 本章小结第115-117页
总结与展望第117-121页
工作总结第117-118页
研究展望第118-121页
参考文献第121-131页
攻读博士学位期间取得的研究成果第131-133页
致谢第133-134页
答辩委员会对论文的评定意见第134页

本篇论文共134页，点击这进入下载页面。
 
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