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一种基于PCA和XGBoost融合的业务类型识别方法

摘要

本发明公开了一种基于PCA和XGBoost融合的业务类型识别方法,包括以下步骤:步骤S1、采集带有标签的网络流量数据集,网络流量数据集的业务类型包括HTTP、NTP、DNS、QQ、微信、视频和邮件;步骤S2、对步骤S1中的网络流量数据集进行数据清洗和特征提取,从而得到含有多维特征的网络流量数据集;步骤S3、利用主成分分析特征降维的方法将步骤S2中的多维特征简化成低维特征,得到带标签的低维数据集;步骤S4、得到训练好的极限梯度提升XGBoost分类模型;步骤S5、将待测的网络流量数据集输入到步骤S4中的极限梯度提升XGBoost分类模型,得到业务类型分类结果。本发明不仅可以降低识别方法的复杂度,同时还能够提高对业务类型识别的精度。

著录项

  • 公开/公告号CN114048795A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202111202293.8

  • 申请日2021-10-15

  • 分类号G06K9/62(20220101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人朱桢荣

  • 地址 210000 江苏省南京市栖霞区栖霞街道广月路30-06号

  • 入库时间 2023-06-19 14:12:50

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021112022938 申请日:20211015

    实质审查的生效

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