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基于行为知识空间的多分类器网络流量分类方法
摘 要:
为了提高网络流量的分类精度,提出一种面向关注应用的多分类器网络流量分类方法.该方法中基分类器是为每个关注的应用而构建的独立分类器,利用行为知识空间对基分类器的输出进行组合并导出最终判定.实验结果表明,该方法能降低多分类器系统构建的复杂性,且分类精度优于单分类器方法.
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