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J-GLOBAL ID：201802258243925952   整理番号：18A1437764

特徴集合に基づくBagging統合法とそのトラフィック分類への応用【JST・京大機械翻訳】

An approach of Bagging ensemble based on feature set and application for traffic classification

著者 (5件)： Qian Yaguan (浙江科技学院大数据科学系,浙江杭州,310023) ,  Guan Xiaohui (浙江水利水電学院,浙江杭州,310018) ,  Wu Shuhui (浙江科技学院大数据科学系,浙江杭州,310023) ,  Yun Bensheng (浙江科技学院大数据科学系,浙江杭州,310023) ,  Ren Dongxiao (浙江科技学院大数据科学系,浙江杭州,310023)
資料名： Dianxin Kexue  (Dianxin Kexue)
巻： 34  号： 4  ページ： 41-48  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3333A  ISSN： 1000-0801  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Baggingは古典的な分類装置の統合方法であり、その有効性は基分類器間の相違度に依存する。遺伝的アルゴリズムは,各々のベース分類装置の独立した特性セットを構築するために,基底分類装置の間のより良い差異を得る目的であった。同時に、異なる基分類器の分類性能によって最適化加重集成を行い、より良い汎化能力を獲得した。最後に,Softmax回帰を基分類装置として用い,改良Bagging統合法をインターネットトラフィック分類に適用した。古典的Bagging法と比較して,改良法の分類精度は著しく改善され,ディシジョンツリーによって統合されたランダムフォレストと比較して,より良い性能の改善があった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コーパス ,  最適化 ,  *分類装置 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ディシジョンツリー ,  基底
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  分類精度 ,  ネットワークトラフィック ,  加重 ,  *トラフィック分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bagging ensemble ,  feature subset ,  genetic algorithm ,  traffic classification

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 集合 ,  統合 ,  トラフィック分類 ,  応用