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何震凯

作品数：3 被引量：11H指数：2
供职机构：湖南工业大学计算机与通信学院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金广东省高等学校人才引进项目广东省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇网络
  • 3篇网络流
  • 3篇网络流量
  • 2篇网络流量分类
  • 1篇信息增益
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类分析
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯学习
  • 1篇DBSCAN...
  • 1篇DBSCAN...
  • 1篇K-MEAN...

机构

  • 3篇湖南工业大学
  • 2篇广东外语外贸...

作者

  • 3篇何震凯
  • 2篇邱密
  • 2篇刘永定
  • 2篇阳爱民

传媒

  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2010
  • 2篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
基于聚类分析的网络流量分类研究
随着互联网技术的快速发展，新的应用类型(如FTP、DNS、P2P等)不断涌现，特别是一些采用非标准端口和协议加密形式进行通信的应用的出现，使得传统的基于端口和基于有效载荷的网络流量分类方法效率降低。这激发国内外很多研究者...
何震凯
关键词：网络流量分类信息增益DBSCAN算法K-MEANS算法聚类分析
文献传递
一种使用DBSCAN聚类的网络流量分类方法被引量：5
2009年
提出了基于DBSCAN算法的网络流量分类方法,对流的定义、特征产生、特征选择以及分类规则和分类性能的评测等内容进行了介绍。提出了基于PCA的网络流量最优特征子集的选择方法。实验结果表明,提出的分类方法能够达到较高的总精确度和查准率,能够有效地使用于网络流量分类中。
何震凯阳爱民刘永定邱密
关键词：网络流量分类主成分分析DBSCAN聚类
使用贝叶斯学习算法分类网络流量被引量：6
2010年
随着网络应用(如P2P)的快速增长,使得传统的基于端口与有效载荷的网络流量分类方法效率大大降低。基于FCBF特征选择方法选择最优特征子集,研究使用贝叶斯学习方法对网络流量进行分类;实验结果显示提出的方法取得了较好的分类准确率。
邱密阳爱民刘永定何震凯
关键词：网络流量
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