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• 200 1_ |a 基于机器学习的网络流量识别算法及其应用 |A ji yu ji qi xue xi de wang luo liu liang shi bie suan fa ji ji ying yong |f 董仕著

• 210 __ |a 北京 |c 科学出版社 |d 2022

• 215 __ |a 182页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 智能科学技术著作丛书 |A zhi neng ke xue ji shu zhu zuo cong shu

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 网络流量识别是网络监控的关键环节，在网络管理中起到十分重要的作用，机器学习作为一种技术手段已经应用到网络流量识别过程中，并成为该领域的研究热点。基于机器学习的网络流量识别算法是通过对流量行为测度的分析与度量构建满足不同应用场景下的流量识别需求识别模型。全书共9章，首先分析机器学习在流量识别中的意义和应用，并对基于机器学习的流量识别算法进行综述。其次对行为特征进行分析，提出改进的属性选择算法(多测度属性选择算法)；然后系统分析非对称路由对流量识别算法的影响，系统介绍一系列针对不同应用场景下的流量识别算法；最后对深度学习算法及模型进行分析研究，详细介绍基于卷积神经网络及改进的卷积神经网络方法在流量识别中的应用。

• 333 __ |a 本书可以作为从事网络流量识别领域研究的科研人员和工程技术人员的参考书

• 410 _0 |1 2001 |a 智能科学技术著作丛书

• 606 0_ |a 计算机网络 |A ji suan ji wang luo |x 流量 |x 算法 |x 应用 |x 机器学习 |x 研究

• 690 __ |a TP393.06 |v 5

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 董仕 |A dong shi |4 著

• 801 _0 |a CN |b CAU |c 20240418

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• 920 __ |a 211180 |z 1