本文作者：冶晓隆；兰巨龙；郭通；成功正常投稿发表论文到《计算机科学》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对网络流量特征属性选择的寻优和效率问题,提出了一种PCA结合禁忌搜索的网络流量特征选择方法。该方法通过PCA对高维特征属性空间进行特征约减,并利用禁忌搜索得到全局最优特征子集。实验证明,相比流行的遗传算法(GA)和粒子群寻优算法(PSO-SVM),PCA和禁忌搜索方法具有更好的处理效率和特征选择精度。
【论文正文预览】：1引言各种新型网络业务的不断出现及网络异常的频繁发生,给网络安全、网络管理和网络服务质量带来巨大挑战。许多新技术如动态端口和端口伪装等的大量应用,使得传统基于流量特性和载荷分析进行流量分析的方法已经难以满足需求。基于特征分析的机器学习方法成为网络流量研究的
【文章分类号】：TP18;TP393.06
【稿件关键词】：特征约减特征选择主成分分析禁忌搜索
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【稿件标题】：特征点匹配算法范文|基于PCA和禁忌搜索的网络流量特征选择算法
【作者单位】：国家数字交换系统工程技术研究中心;
【发表期刊期数】：《计算机科学》2014年01期
【期刊简介】：本刊以其新颖、准确、及时为特色，突出动态性、综述性、学术性。报告特点是：“前沿科学”与“基础研究”相结合；“核心技术”与“支撑技术”相结合；“倡导”与“争鸣”相结合。广采百家之长，博览计算机世界之态势。重在突出文章的思想性，令人有开拓思路之......更多计算机科学杂志社(http://www.400qikan.com/qk/1234/)投稿信息
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