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基于改进型决策树算法的网络流量监测研究 预览 被引量:2

Study of Network Traffic Monitoring Based on Improved Decision Tree Optimization Algorithm
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摘要 针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于改进型决策树优化跟踪算法算法。利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,通过小波分解得到各层细节信号,将提取的小波分层细节信号的奇异值分解特征再返回到决策树主分量特征优化跟踪模型中,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。试验表明,基于改进型决策树优化跟踪算法,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。 According to the network traffic anomaly features and transient disturbance,this paper proposes an algorithm based on improved decision tree optimization.It takes biorthogonal method to promote the sensitivity of each layer detail signal obtained by wavelet decompositions to the transient disturbance features.The each layer detail signal is obtained by wavelet decompositions.Then return the singular value decomposition feature of extracted wavelet layer detail signal back into the optimal tracking model of principal component in the decision-tree.It realizes the anomaly feature location and recognition of network traffic.Simulation results show that the improved algorithm has stronger anti-interference ability and resolution.The transient abnormal feature spectrum is clearer than the one got by traditional method.It shows good performance of the feature extraction and recognition.
作者 王启明 赵凯 时合生 Wang Qiming;Zhao Kai;Shi Hesheng;School of Computer Science and Technology Department,Pingdingshan University;Teaching Affairs Division,Pingdingshan University;
出处 《微型电脑应用》 2015年第8期31-33,共3页 Microcomputer Applications
关键词 跟踪算法 二叉回归 网络流量 小波分解 Tracking Algorithm Two Fork Regression Network Flow Wavelet Decomposition
作者简介 王启明(1980-),男(汉族),河南鲁山人,平顶山学院,计算机科学与技术学院,讲师,硕士,研究方向:软件工程算法和物联网,平顶山,467000; 赵凯(1982-),男(汉族),河南平顶山人,硕士,平项山学院,讲师,研究方向:向量机、工作流引擎研究,平顶山,467000 时合生(1977-),男(汉族),河南郾城县人,平顶山学院,计算机科学与技术学院,讲师,硕士,研究方向:计算机软件与理论,平顶山467000.
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