基于特征耦合泛化的流量異常檢測(cè)方法
電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)
頁(yè)數(shù)： 11 2024-03-05
摘要： 針對(duì)現(xiàn)有流量異常檢測(cè)模型中稀疏特征易被特征選擇算法忽略的問(wèn)題，提出一種基于特征耦合泛化(FCG)的流量異常檢測(cè)方法。首先，采用DBSCAN密度聚類算法去除數(shù)據(jù)中的離群點(diǎn)，降低異常點(diǎn)對(duì)后續(xù)FCG算法的影響。其次，使用最大相關(guān)最小冗余(mRMR)算法對(duì)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行排序，選擇對(duì)分類最具影響力的特征生成FCG算法中的類別區(qū)分特征(CDF),以增強(qiáng)分類能力。利用K最近鄰(KNN)算法填補(bǔ)... （共11頁(yè)）
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