[发明专利]基于遗传算法的网络视频流特征选择与分类方法

摘要

本发明属于模式识别与视频业务分类技术领域，具体涉及一种遗传算法的网络视频流特征选择与分类方法，可以快速滤除一些相关度比较低的特征，从而减少后续特征选择过程中的计算开销，然后再从这些特征中选择排名靠前的特征指导遗传算法初始化。本发明采用基于遗传算法的网络视频流特征选择方法相对于同类其它算法以及过滤式算法，分类平均准确率均有所提高，本发明提出了一种新型特征选择算法，即SU‑GA算法，以遗传算法作为特征搜索算法，以对称不确定性作为其适应度评价函数，既考虑了特征与类别之间的相关性，同时又考虑了特征与特征之间的相关性，从而可以选择出最优的特征子集。

主权项

1.基于遗传算法的网络视频流特征选择与分类方法，其特征在于，主要包含以下步骤：1‑1：对原始的数据进行简单预处理，转换成标准的五元组文本格式，分别为数据包到达的时间、源IP地址、目的IP地址、协议类型、数据包分组大小；1‑2：对数据包过滤是指滤除不影响分类结果的数据包；1‑3：对原始视频流的标准五元组文件进行基本的统计特征计算，这些特征包括：下行字节速率和上下行字节数之比、上/下行包大小、上/下行包大小信息熵、上/下行包到达时间时间间隔、下行数据包速率、整体包大小。