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J-GLOBAL ID：201502210042352068   整理番号：15A1207272

低計算量実時間インターネットトラヒックフローニューロファジィ分類器

A low complexity real-time Internet traffic flows neuro-fuzzy classifier

著者 (4件)： RIZZI Antonello (DIET, Sapienza Univ. of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, ITA) ,  IACOVAZZI Alfonso (DIET, Sapienza Univ. of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, ITA) ,  BAIOCCHI Andrea (DIET, Sapienza Univ. of Rome, Via Eudossiana 18, Rome 00184, ITA) ,  COLABRESE Silvia (Dep. of Pattern Analysis and Computer Vision, Istituto Italiano di Tecnologia, Via Morego 30, 16163 Genova, ITA)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 91  ページ： 752-771  発行年： 2015年11月14日 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ユーザのアプリケーションと活動を識別するためのトラヒックフロー分類は,プライバシー脅威の理解および利用ポリシーやQoSなどのネット機能支援の両方のために広く研究されている。これらの需要に対しては実時間分類が必要であるが,分類器の計算量は,特にリンク速度の増加を考えるとネットワークアクセス部でも精度と同様に重要である。本論文は,高効率分類システム,特にPARCアルゴリズムで学習したMin-Maxニューロファジィネットワークの適用を提案し,これを一般的な分類システムと異なる期間と場所に収集したトラヒックデータ集合を考慮して比較する。Wekaの最良アルゴリズム(SVM,ランダムツリー,ランダムフォレスト)に従い,Min-Maxネットワークは高精度を達成することを示す。必要な分類モデル計算量は,他のモデルについてMin-Maxネットワークよりもはるかに少なく,安価なプラットフォーム上で効果的な実時間分類アルゴリズムの実装が可能となる。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *インターネット ,  通信信号 ,  分類 ,  *ファジィニューラルネットワーク ,  計算量 ,  *実時間処理 ,  集合 ,  比較 ,  計算機アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  FPGA ,  精度 ,  特徴選択 ,  ミニマックス法 ,  性能分析
準シソーラス用語： データ集合 ,  *ファジィ分類 ,  高精度 ,  性能比較 ,  通信トラヒック ,  分類アルゴリズム ,  分類精度 ,  *トラフィック分類

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 計算量 ,  実時間 ,  分類器