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基于信息熵的自适应网络流概念漂移分类方法 被引量:14
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作者 潘吴斌 程光 +1 位作者 郭晓军 黄顺翔 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1556-1571,共16页
由于网络流量特征随时间和网络环境的变化而发生改变,导致基于机器学习的流量分类方法精度明显降低.同时,根据经验定期更新分类器是耗时的,且难以保证新分类器泛化性能.因而,文中提出一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移分类方法,首... 由于网络流量特征随时间和网络环境的变化而发生改变,导致基于机器学习的流量分类方法精度明显降低.同时,根据经验定期更新分类器是耗时的,且难以保证新分类器泛化性能.因而,文中提出一种基于信息熵的自适应网络流概念漂移分类方法,首先根据特征属性的信息熵变化检测概念漂移,再采用增量集成学习策略在概念漂移点引入当前流量建立的分类器,并剔除性能下降的分类器,达到更新分类器的目的,最后加权集成分类结果.实验结果表明该方法可以有效地检测概念漂移并更新分类器,表现出较好的分类性能和泛化能力. 展开更多
关键词 概念漂移 机器学习 信息熵检测 增量集成学习 流量分类
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Nonlinear Analysis of Physiological Time Series 被引量:1
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作者 MENG Qing-fang PENG Yu-hua +1 位作者 XUE Yu-li HAN Min 《Chinese Journal of Biomedical Engineering(English Edition)》 2007年第4期163-169,共7页
The heart rate variability could be explained by a low-dimensional governing mechanism. There has been increasing interest in verifying and understanding the coupling between the respiration and the heart rate. In thi... The heart rate variability could be explained by a low-dimensional governing mechanism. There has been increasing interest in verifying and understanding the coupling between the respiration and the heart rate. In this paper we use the nonlinear detection method to detect the nonlinear deterministic component in the physiological time series by a single variable series and two variables series respectively, and use the conditional information entropy to analyze the correlation between the heart rate, the respiration and the blood oxygen concentration. The conclusions are that there is the nonlinear deterministic component in the heart rate data and respiration data, and the heart rate and the respiration are two variables originating from the same underlying dynamics. 展开更多
关键词 Nonlinear time series analysis nonlinear detection conditional information entropy heart rate variability
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