文献类型：期刊文章

作　　者：潘亚东[1] 周健[2] 孙海霞[1]

机构地区：[1]合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009 [2]合肥工业大学网络中心,安徽合肥230009

出　　处：《合肥工业大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60873194)

年　　份：2009

卷　　号：32

期　　号：8

起止页码：1142-1145

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、JST、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：网络流量分类在QoS、流量控制及网络安全等领域发挥了重要作用。有监督型的机器学习方法对新流量的识别往往依赖于先前的人工分析;自组织映射网络算法模拟生物神经元,通过自组织行为对数据进行分类学习;实验表明,该无监督型算法能够对新流量进行自动识别,提高了流量识别的准确率。

关 键 词：流量分类  网络流量 自组织映射 机器学习  

分 类 号：TP393]