学术论文信息

 题名：   一种增量式的加权集成学习流分类方法 
 作者：   王艳,程光,潘吴斌,郭晓军 
 杂志/会议：   2015东南大学校庆研究生学术报告会 
 卷、期、页码：    
 时间：   2015-04 
 关键词：   增量学习，加权集成学习，流量分类，机器学习 
 摘要：  由于网络流量特征随着时间和环境的变化而发生改变,机器学习分类方法很难保持稳定的分类性能。如果仅仅根据过去或当前流量建立的分类器存在过时或丢失先验知识的问题,结合两者流量建立的分类器将会影响分类器的性能。因而,本文提出一种增量式的加权集成学习流量分类方法,使用先前流量建立分类器,然后使用增量学习方法引入新环境流量更新并学得自适应分类器, 再根据精度加权的集成学习方法综合分类结果。实验结果表明该算法在处理流量的概念漂移问题上表现出较好的分类性能和泛化能力,分类效率满足分类实时性要求。
 索引：   
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