[发明专利]基于主成分分析和线性判别分析的网络流量特征提取方法在审
| 申请号： | 202010203309.6 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111464459A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 曲桦;刘宇钦;赵季红;张艳鹏 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04L12/851 | 分类号： | H04L12/851;G06K9/62 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 郭瑶 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于主成分分析和线性判别分析的流量特征提取方法，利用主成分分析方法删除高维训练集的冗余特征和不相关特征，然后叠加线性判别分析算法进行降维，将原始流量数据集转换到新的特征空间中。在解决主成分分析缺乏类别信息和线性判别分析计算成本高、类内离散度矩阵常常不可逆等缺陷的同时将它们的优势结合。使所提取出的特征模型能够使得后续分类过程达到更好的效果。在经典的Moore数据集上的实验结果验证本发明能够使分类器在更短的时间内得出更精确的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 成分 分析 线性 判别分析 网络流量 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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