文献

J-GLOBAL ID：201702252957946256   整理番号：17A1725344

サポートベクトルマシンとコウモリにヒントを得た最適化アルゴリズムを用いたピア・ツー・ピア・トラフィック同定【Powered by NICT】

Peer to peer traffic identification using support vector machine and bat-inspired optimization algorithm

著者 (4件)： Chuan Liu (School of computer science, Hubei University of Technology Wuhan, China) ,  Wang Chunzhi (School of computer science, Hubei University of Technology Wuhan, China) ,  Jixiong Hu (School of computer science, Hubei University of Technology Wuhan, China) ,  Ye Zhiwei (School of computer science, Hubei University of Technology Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCSE  ページ： 489-495  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 今日,ピアツーピアコンピューティング技術(P2P)は,インターネット,ネットワークの効果的な管理に大きな課題をもたらしているに広く使用されている。その結果,ネットワークを維持するためにP2Pアプリケーションを認識するために非常に重要である。本質的には,P2Pの交通を同定するためのパターン認識に属する問題である。最適分類器の一つとして,サポートベクトルマシン(SVM)は,局所最適を避け,次元の災害を克服する,P2P分類問題のための少量試料および高い次元を解決する特別な利点を持っている。しかし,SVMの性能はそのパラメータに大きく依存すると従来のチューニング方法は非効率的である。それ故,本稿ではコウモリアルゴリズムはSVMのための最適パラメータを求めるために提案した。最後に,実験結果は,提案した方法は,遺伝的アルゴリズム,粒子群最適化アルゴリズムにより最適化されたSVM,P2Pネットワークトラヒック同定の精度を効果的に改善できるより優れていることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *サポートベクトルマシン ,  *コウモリ ,  *最適化 ,  インターネット ,  ネットワーク ,  同調 ,  パターン認識 ,  遺伝的アルゴリズム ,  応用プログラム
準シソーラス用語： ピアツーピアネットワーク ,  粒子群最適化 ,  最適パラメータ ,  ピアツーピア ,  ピアツーピアシステム ,  *最適アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： サポートベクトルマシン ,  コウモリ ,  ヒント ,  最適化アルゴリズム ,  同定