基于网络处理器的快速流分类技术研究

以一种改进的基于区域分割思想的并行流分类算法--ICRP(Improved Collateral Regional Partition)为基础.设计并实现了一种基于Intel IXP2400网络处理器的流分类引擎.实验结果表明,该流分类引擎性能良好,达到了千兆级高速网络应用的要求.     

基于多任务模型的乳腺癌病理图像分类

基于卷积神经网络提出了一种多任务模型将乳腺癌组织学图像分为良性与恶性及其子类.该模型是多任务模型,任务一将病理图像分为良性与恶性,任务二将图像分为良性与恶性的子类.模型总的损失函数是两个分类任务损失函数的加权和.该模型采用卷积层和全局平均池化层替代末端全连接层作为分类层,应用数据增强方法提升模型的性能.模型使用乳腺癌病...     

面向文本分类的深度置信网络特征提取方法研究

在对文本分类领域发展现状进行研究的基础上,提出了一种面向文本分类的深度置信网络特征提取方法,通过引入词向量模型和深度置信网络解决传统文本分类方法在文本表示及特征提取方面存在的语义缺失问题,实验结果表明,该方法在文本分类中有更高的准确率。     

结合遗忘特性的多任务多核在线学习算法

对于数据流的处理,多任务多核学习已逐渐成为在线学习算法研究的热点,它在一定程度上可提高数据流预测的准确性。多核方法尽可能使用最少的核函数得到最好的实验效果,当数据量增大、训练模型稳定时,通过阈值限定的方法对核函数进行遗忘,从而减少基本核函数的使用个数,使得计算更加简单;对于算法的优化,通过引入一个遗忘变量,从对偶的角度来进一步优化权重更新过程,这里的权重指多个任务的共有特征权重和每个任务间的特有权重,以提高算法的收敛速度。实验部分对核函数的选取进行了较为详细的分析,通过对UCI数据集和实际的机场客流量数据集进行分析,证明该本算法的合理性和高效性。     

基于相关性特征选择和深度学习的网络流分类

随着网络和多媒体技术的发展,网络流量类别越来越多。网络流量正确分类对服务质量保证、资源分配等非常重要。现有研究中,运用简单的算术运算来融合特征,取得了有效的成果。但是,现有特征融合的运算方法比较单一,且高维特征中存在较多的冗余。为此,提出了增强特征融合方法,生成高维特征,并使用皮尔森相关系数选择最优特征组合。在两个真实数据集上对所提方法进行了测试,发现当特征之间的相关性阈值为0.90时,可以最大程度地删除冗余特征。之后,将选择特征生成二维灰度图,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)分类模型,总体准确率可达99.84%;与文献方法相比,准确率提高了2～4个百分点。     

一种基于机器学习的网络流早期分类方法

流早期分类对于优化网络管理和确保服务质量(Quality of Service, QoS)至关重要。针对传统流特征在流早期分类中性能较低的问题,在现有研究基础上,提出了两种新的特征：一是通过等距分箱划分包大小等级,计算相邻到达的两个数据包的包大小等级条件频度;二是通过将包大小序列和包到达时间间隔对应相除,得到速率序列,并计算该序列的统计特征作为分类特征。同时,考虑到早期分类的实时性要求,分析了流特征计算的时间复杂性,在特征选择中优化了时间和准确性之间的平衡。另外,针对网络视频流量占比较大的情况,提出了一种层级分类结构;先使用较少的数据包进行non-video/video的二分类,再使用后续的数据包,进行non-videos和videos的细粒度分类。采用随机森林在两个实际网络数据集上进行分类性能测试,并与文献方法进行比较,验证了该方法在快速流量分类中的优越性。     

面向文本分类的张量残差图卷积网络模型

针对现有文本分类模型上下文信息挖掘不足、全局特征表示提取不充分等问题,提出了一种基于张量的残差图卷积网络模型．首先,以归纳学习方式构建文本图,挖掘文本中蕴含的句法关系、语义关系和序列关系并整合构建邻接张量,捕获文档的高阶上下文信息与关键局部特征信息;然后,利用残差连接加深网络深度,处理图卷积网络过平滑问题,提升模型的泛化能力;最后,设计图读出机制聚集所有节点特征,提取文本的全局特征表示．在R8和MR数据集上进行了实验评估,实验结果表明与已有文本分类方法相比,所提方法取得了优越的分类效果．     

基于多任务联合学习的入侵检测方法

针对目前大多数的网络入侵检测方法存在模型泛化能力较弱以及训练数据集类别不平衡等问题,考虑到网络流量同时具有时间性与空间性的特点,提出了一种基于多任务联合学习的入侵检测方法.首先对数据流量进行预处理,并将数据通过注意力层初始化其权重分布;然后通过胶囊网络(CapsuleNet)与简单循环单元(SRU)分别提取流量数据的空...     

基于多任务学习的青光眼智能诊断

为了提高青光眼检测的准确率,降低青光眼的危害,本文提出一种基于多任务学习的青光眼智能诊断方法,将U-Net网络和VGG16网络结合,U-Net网络和VGG16网络共用U-Net网络的编码器部分,通过U-Net网络得到杯盘比(cup-to-discratio,CDR),并且将CDR作为眼底图像的特征之一输入VGG16网络,实现眼底图像的青光眼分类。实验使用REFUGE挑战数据集进行验证,网络模型在训练后得到的工作特性曲线下面积为0.978 8,且视盘和视杯的分割准确率分别达到0.874 5和0.962 4,对比其他使用相同数据集的方法,本方法具有更高的青光眼分类准确率。     

基于多任务学习的行人重识别特征表示方法

作为一种跨摄像头的检索任务,行人重识别会受到不同相机视角造成的图像样式变化的影响。近年来,许多算法通过神经网络直接从原始输入图片中学习相应特征,虽然这些特征能够很好地描述全局行人,但忽略了许多局部细节信息,在复杂的场景下容易出现误识别。针对此问题,研究了一种基于多任务学习的新的特征表示方法,采用成对输入的孪生网络结构,将局部最大出现特征(local maximal occurrence,LOMO)和深层特征一起送入网络并映射到单一的特征空间中进行训练,形成一种新的网络模型TDFN(traditional and deep features fusion network)。利用神经网络自我学习特性,联合多个任务的损失函数更新网络,使得深层特征学习到更多与手工局部特征互补的细节信息。实验表明,新特征的平均精度mAP和Rank-1精度都优于直接从孪生网络提取的全局描述子。     

网络协议流不平衡环境下基于机器学习算法的在线流量分类方法研究

随着时间的推移,网络协议流将出现不平衡的现象,经常出现不可预知的在线流量种类,传统在线流量分类模型无法对未知的流量种类进行分类,导致整体分类精度低,适应能力差。为此提出一种新的基于机器学习算法的在线流量分类方法,针对不同类别的在线流量样本流集合筛取出若干最近邻样本流,求出各个样本流特征权重,确定各个特征与类别的相关性,将相关性大的特征当成在线流量特征。依据得到的特征选取部分标识在线流量数据,确定K中值聚类的起始中心,构造映射关系,获取未知的在线流量种类。实验结果表明,所提方法有很高的分类精度,且扩展性和适应能力较强。     

一种基于相似度的高效网络流量识别方案

支持向量机(support vector machine,SVM)是分类算法中集高效性、准确率和实时性于一体的分类方案。但由于在SVM分类决策的过程中,无关的分类器也参与了投票,使得方案的实时性和分类可靠性有一定程度的降低。提出了基于相似度的高效SVM网络流量识别方案(efficient SVM based on similarity,ESVMS)。ESVMS通过估算待分类实例可能所属的类别范围,排除SVM中那些无关分类器的投票决策。实验结果表明ESVMS较SVM分类准确度几乎没有降低,但分类实时性进一步提高。     

Research on internet traffic classification techniques using supervised machine learning

Internet traffic classification is vital to the areas of network operation and management. Traditional classification methods such as port mapping and payload analysis are becoming increasingly difficult as newly emerged applications (e.g. Peer-to-Peer) using dynamic port numbers, masquerading techniques and encryption to avoid detection. This paper presents a machine learning (ML) based traffic classification scheme, which offers solutions to a variety of network activities and provides a platform of performance evaluation for the classifiers. The impact of dataset size, feature selection, number of application types and ML algorithm selection on classification performance is analyzed and demonstrated by the following experiments: (1) The genetic algorithm based feature selection can dramatically reduce the cost without diminishing classification accuracy. (2) The chosen ML algorithms can achieve high classification accuracy. Particularly, REPTree and C45 outperform the other ML algorithms when computational complexity and accuracy are both taken into account. (3) Larger dataset and fewer application types would result in better classification accuracy. Finally, early detection with only several initial packets is proposed for real-time network activity and it is proved to be feasible according to the preliminary results.     

基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法

未知恶意流量是网络安全的重大安全挑战,对未知恶意流量的分类能够增强网络威胁识别能力,指导网络防御策略.未知恶意流量由于缺乏样本,无法满足现有的深度学习方法对大量数据的需要.本文提出了一种基于生成式零样本学习的未知恶意流量分类方法.从原始的网络流量中提取出关键的恶意流量信息并转化为二维图像,提出将恶意流量的属性信息作为辅助语义信息,利用条件生成对抗网络生成类别样本.同时,本文还添加了类级别的对比学习网络,使得生成的类别样本质量更高并且更具有类间区分度.实验结果表明,该方法在未知恶意流量分类问题上平均准确率能够达到90%以上,具有较高的应用价值.     

基于深度学习的高维光谱分类识别研究

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.     

基于深度学习的无线电信号分类

对无线电信号分类的相关技术进行了研究,提出一种新的基于残差神经网络和群卷积神经网络的深度学习网络来实现无线电的分类.该神经网络基于同相分量信号和正交分量信号组成的样本进行训练,实验结果显示,在10 dB时对24种信号的分类准确率达到了95.69％,揭示了该网络架构的有效性与实用性.     

一种处理不均衡多分类问题的特征选择集成方法

为解决不均衡多分类问题,提出一种特征选择和AdaBoost的集成方法。首先,数据进行预处理。利用WSPSO算法进行特征选择,根据特征重要性选取初始粒子构建初始种群,使得算法初期就可以沿着正确的搜索方向开展,减少不相关特征的影响。其次,利用AdaBoost算法对于样本权重较敏感的特点,增强对小类样本的关注度。并且利用AUCarea作为评价标准,相对于其他评价标准,AUCarea具有可视化的优点且对较差AUC更加敏感。最后,与其他几种不均衡分类算法在不平衡数据集上进行对比,结果证明该算法可有效处理不均衡多分类问题。     

图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

一种图像分类中基于元学习的渐进式原型网络技术研究

分析了一种基于元学习的渐进式原形网络,只需要少量的图像样本,就可以完成模型的训练工作,并能快速识别新任务,具有极强的泛化能力.采用的渐进式训练策略,提升了模型的训练效率,降低了训练时间.     

面向城市道路交通的传感器组网优化

从传感器所反映的道路交通信息价值出发,给出基于信息度的宏观交通状态描述方法,提出传感器信息度函数,描述交通传感器信息的空间分布特征。探讨交通传感器信息的信息价值并给出标定模型,在此基础上提出基于交通事件的传感器组网要解决的问题和组网目标,建立基于综合信息价值最大的动态组网优化模型,给出动态组网模型的求解方法和实施步骤,最后通过实例对本方法进行验证。研究结果表明:实例中,当选择12个传感器组网时,可得到传感器单位时间最大综合价值为553.442元/h,达到组网的最优结果。本模型能够实现基于交通事件的动态组网,并能够给出满意的组网结果。