基于特征融合和机器学习的网络视频流分类

来源 :南京邮电大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:falinglord
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网络流分类对于有效管理网络以确保服务质量(QoS)至关重要。目前,特征融合在网络流分类领域取得了一些研究成果,但是其分类有效性还有待改善。在以往的研究基础上,提出了一种新的特征融合方法,通过对原始统计特征之间进行组合运算得到融合特征。与原始统计特征相比,有些融合特征更有效,或者两者互补。因此,为了提取对分类有用的信息,将原始特征与融合特征合并产生复合特征。同时,特征数目增加,存在冗余和无关特征,采用嵌入式特征选择方法和随机森林分类器来选出最佳的特征子集。对采集的视频流进行了实验测试,分类准确率达到了
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