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基于自注意力路由胶囊网络的交通流预测
1
作者 陈滨 金强 +3 位作者 王晓琳 叶宝林 朱蓉 邵珠宏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2910-2918,共9页
为适应城市快速发展,准确预测交通流,减少交通拥堵,提出一种基于自注意力路由胶囊网络的交通流预测模型(TE-CapsNet)。采用交通路网矩阵将交通流数据和路网空间信息进行联合表征,构建自注意力路由胶囊网络提取交通流空间特征,解决传统... 为适应城市快速发展,准确预测交通流,减少交通拥堵,提出一种基于自注意力路由胶囊网络的交通流预测模型(TE-CapsNet)。采用交通路网矩阵将交通流数据和路网空间信息进行联合表征,构建自注意力路由胶囊网络提取交通流空间特征,解决传统卷积网络池化操作导致特征细节和空间信息丢失的问题。同时引入交通流时间指数和星期指数,构建时域卷积神经网络提取交通流时空融合特征,通过全连接层预测得到交通流。采用METR-LA交通流数据集进行实证研究,结果表明所提模型在不同时间跨度相比于图卷积交通流预测算法,平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别平均下降29.4%、12.0%和21.9%,能够有效地表征交通流时空特性,更准确地预测不同时间跨度内交通流分布,为交通管理提供可靠基础,代码已开源在https://github.com/yiluwanle/TE-Capsnet。 展开更多
关键词 自注意力路由 胶囊网络 融合特征 时域卷积网络 交通路网矩阵 空洞因果卷积 交通流预测
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基于多尺度胶囊网络的交通流预测实验设计与实现
2
作者 汪承焱 金强 陈滨 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第5期96-100,105,共6页
针对神经网络的预测方法对交通流时空特性表征效果差、预测准确率低的问题,提出一种基于多尺度胶囊网络的交通流预测模型(MST-CapsNet)。通过胶囊网络多尺度特征提取和动态路由机制,模型能有效捕捉交通流多尺度空间特征,并引入时域卷积... 针对神经网络的预测方法对交通流时空特性表征效果差、预测准确率低的问题,提出一种基于多尺度胶囊网络的交通流预测模型(MST-CapsNet)。通过胶囊网络多尺度特征提取和动态路由机制,模型能有效捕捉交通流多尺度空间特征,并引入时域卷积网络提取交通流不同维度的时域特征,克服传统卷积神经网络在交通流特征提取时的局限性。实验结果表明,所提模型在预测精度上优于基线模型,尤其是在交通流波动较大时更具有优势。该交通流预测模型具有较好的拓展性,为学生课后的研究与实践提供了新的方向。 展开更多
关键词 交通路网矩阵 多尺度胶囊网络 时域卷积网络 交通流预测
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基于时空矩阵分解的路网交通数据修复方法
3
作者 许伦辉 许润南 《广西师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期20-29,共10页
针对城市路网交通数据缺失问题,综合考虑交通数据客观存在的时空特性,本文提出一种基于时空矩阵分解(spatial-temporal matrix factorization,STMF)的路网交通数据修复方法。首先依据路网时空属性,将多维交通数据处理为二维矩阵形式,将... 针对城市路网交通数据缺失问题,综合考虑交通数据客观存在的时空特性,本文提出一种基于时空矩阵分解(spatial-temporal matrix factorization,STMF)的路网交通数据修复方法。首先依据路网时空属性,将多维交通数据处理为二维矩阵形式,将其分解为空间特征矩阵和时间特征矩阵,并通过低秩近似的方式重构不完整交通数据矩阵,实现缺失数据的基本修复。然后,利用图拉普拉斯(graph Laplacian,GL)和门控循环网络(gated recurrent network,GRN)分别作为空间和时间正则器,进一步挖掘路网交通数据的空间结构关联特性和时间依赖特性,有效提高路网交通数据的修复精度。最后,采用洛杉矶交通速度数据集(Metr-LA)和广州交通数据集(Guangzhou-D)对STMF模型的性能与GAIN、BGCP、BTMF、LRTC-TNN和HaLRTC等基准模型进行对比,实验结果表明,本文提出的基于时空矩阵分解STMF模型相比基准模型,能更好地适应不同的缺失场景和不同的缺失率,缺失数据修复性能具有更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 智能交通 数据修复 矩阵分解 交通数据 图拉普拉斯 门控循环网络
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基于注意力机制的多图神经网络交通预测模型
4
作者 李博 崔高峰 冯泽涛 《智能计算机与应用》 2025年第3期56-63,共8页
由于复杂的时空相关性和非线性的交通模式,实现精确的预测仍然是一个挑战。针对于此,本文提出了一种新颖的多变量时间序列预测框架(MSTGCN+AL),尝试使用多图神经网络进行预测。引入2种新的图类型,一是通过自适应邻接矩阵得到自适应邻接... 由于复杂的时空相关性和非线性的交通模式,实现精确的预测仍然是一个挑战。针对于此,本文提出了一种新颖的多变量时间序列预测框架(MSTGCN+AL),尝试使用多图神经网络进行预测。引入2种新的图类型,一是通过自适应邻接矩阵得到自适应邻接图,能更好地获取交通节点之间的位置关系;另一个是潜在图,通过使用全局变量拟合三角函数,可以更好地从交通数据中提取周期性和上下文信息。为了对齐图节点及其时间戳,采用了一个基于注意力机制的多图融合模块,包括多图空间嵌入、空间注意力和图注意力。为了验证本文方法的有效性,在METR-LA数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,与基线方法相比,所提MSTGCN+AL模型在预测性能上表现更佳。 展开更多
关键词 图神经网络 自适应邻接矩阵 注意力机制 多图融合 交通预测
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一种公交换乘优化算法设计 被引量：12
5
作者 樊晓春 张雪英 +2 位作者 刘学军 申琪君 樊晓明 《地球信息科学》 CSCD 北大核心 2009年第2期157-162,共6页
目前,在智能交通系统应用中,公交查询亟待解决其算法效率和换乘两大问题。对此,本文首先在分析乘客出行因素和公交网络特性的基础上,提出了关键站点的公交网络通达矩阵,分析了直达矩阵的计算原理;其次,阐述了城市道路网络最短路径算法,... 目前,在智能交通系统应用中,公交查询亟待解决其算法效率和换乘两大问题。对此,本文首先在分析乘客出行因素和公交网络特性的基础上,提出了关键站点的公交网络通达矩阵,分析了直达矩阵的计算原理;其次,阐述了城市道路网络最短路径算法,引入直达矩阵和公交网络通达矩阵,设计了一种公交换乘优化算法。该算法的基本原理:利用公交网络通达矩阵来确定哪些临时标记节点是潜在的永久标记结点,并始终优先考虑直达节点作为最短路径上的节点,从而实现对经典最短路径算法——Dijkstra算法的改进;最后,通过一个案例对该算法进行验证。实验表明,该算法不仅能够获得优于Dijkstra算法的性能,而且换乘次数更加合理。该算法能够适用于一般公交网络,对于换乘代价较高的公交网络更有优势。 展开更多
关键词 关键站点 公交网络通达矩阵 公交换乘
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基于节点行为特征分析的网络流量分类方法 被引量：11
6
作者 叶春明 王珍 +1 位作者 陈思 单洪 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2158-2165,共8页
针对基于加密分组数据的网络流量分类问题,该文提出两种基于行为特征的分析方法。结合流量矩阵和网络结构熵技术,定义了出入度熵指数等参数用于描述节点间的连接行为和数据传输特征,并利用多个周期和时间尺度下的熵指数分析不同流量特... 针对基于加密分组数据的网络流量分类问题,该文提出两种基于行为特征的分析方法。结合流量矩阵和网络结构熵技术,定义了出入度熵指数等参数用于描述节点间的连接行为和数据传输特征,并利用多个周期和时间尺度下的熵指数分析不同流量特征。通过可视图建网方法将流量序列转化为连接网络,利用网络结构相关参数分析流量中蕴含的节点间交互行为的差异。实验表明不同业务流量矩阵的熵指数变化趋势差别较大,而流量序列对应连接网络的聚集系数等存在明显差异。两种方法对于不同业务流量具有较好的分类效果。 展开更多
关键词 计算机网络 流量分类 行为特征 网络结构熵 可视图 流量矩阵
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遗传算法在计算机网络划分优化中的应用 被引量：4
7
作者 邹玲 石冰心 +1 位作者 赵尔敦 汪燕 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期42-47,共6页
本文将遗传算法应用到自动网络划分优化中，分析了遗传算法在实际网络划分应用中的特性，并提出了一种改进方案，达到了自动实现网络划分优化的目的，实验研究结果表明，本文所提出的方法可行且有效。
关键词 遗传算法 网络划分优化 网络适合度 计算机网络
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基于图论与矩阵论的交通检测器布设新方法 被引量：6
8
作者 张墨逸 曹洁 +1 位作者 牛建强 陈继铭 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期130-134,共5页
为了获取各路段的交通流量,解决任意路网的交通检测器布点问题,提出了一种基于图论与矩阵论的交通检测器布设方法。从图论的角度出发,给出了顶点的度数、平衡点与非平衡点的定义;利用平衡点的平衡公式,提出交通量关系矩阵,计算出布设交... 为了获取各路段的交通流量,解决任意路网的交通检测器布点问题,提出了一种基于图论与矩阵论的交通检测器布设方法。从图论的角度出发,给出了顶点的度数、平衡点与非平衡点的定义;利用平衡点的平衡公式,提出交通量关系矩阵,计算出布设交通检测器的路段的数量;提出2条交通检测器的设置原则来进行交通检测器的设置;最后从矩阵运算推导出未对于设置交通检测器的路段,其交通流量的计算方法。该方法能在任意路网上进行交通检测器的优化布设。算例选取兰州市西关什子附近的路网,结果验证了所提出方法的有效性与可操作性。 展开更多
关键词 交通工程 路网 交通流量 交通量关系矩阵 图论 矩阵论 检测器布设
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多信道无线通信网混合业务接入控制的离散排队分析 被引量：3
9
作者 刘洺辛 马占友 田乃硕 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期100-105,共6页
基于无线通信网的运行机制、实时性和非实时性混合业务对无线通信网络不同服务质量(QoS)要求,设计了实时性业务优先接入控制策略,建立了无线通信网络的混合业务带有优先接入控制的多服务台离散时间排队模型Geo1+Geo2/Geo1,Geo2/s,s(PP)... 基于无线通信网的运行机制、实时性和非实时性混合业务对无线通信网络不同服务质量(QoS)要求,设计了实时性业务优先接入控制策略,建立了无线通信网络的混合业务带有优先接入控制的多服务台离散时间排队模型Geo1+Geo2/Geo1,Geo2/s,s(PP)。并且应用矩阵几何解方法,对该排队模型进行精确分析,得到了系统的主要性能指标:实时性业务和非实时性业务的平均队长、实时性业务的阻塞概率、系统信道利用率等结果。 展开更多
关键词 无线通信网 混合业务 矩阵几何解 离散时间排队
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IP骨干网络流量矩阵估计算法研究 被引量：1
10
作者 蒋定德 胡光岷 倪海转 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期420-424,共5页
流量矩阵估计的高度病态特性,使得要精确地估计流量矩阵变得非常困难,如何克服这一问题的病态特性是当前面临的主要挑战。该文研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计问题,并利用BP神经网络的强大建模功能来捕捉流量矩阵的特征,通过将流量矩... 流量矩阵估计的高度病态特性,使得要精确地估计流量矩阵变得非常困难,如何克服这一问题的病态特性是当前面临的主要挑战。该文研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计问题,并利用BP神经网络的强大建模功能来捕捉流量矩阵的特征,通过将流量矩阵估计描述成约束条件下的最优化过程,能成功地克服这一问题的病态特性。仿真结果表明基于BP神经网络的估计算法具有明显的性能改善。 展开更多
关键词 病态问题 网络流量 神经网络 流量矩阵估计
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基于网络全局流量异常特征的DDoS攻击检测 被引量：13
11
作者 罗华 胡光岷 姚兴苗 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期314-317,共4页
由于分布式拒绝服务(DDoS)攻击的隐蔽性和分布式特征,提出了一种基于全局网络的DDoS检测方法。与传统检测方法只对单条链路或者受害者网络进行检测的方式不同,该方法对营运商网络中的OD流进行检测。该方法首先求得网络的流量矩阵,利用... 由于分布式拒绝服务(DDoS)攻击的隐蔽性和分布式特征,提出了一种基于全局网络的DDoS检测方法。与传统检测方法只对单条链路或者受害者网络进行检测的方式不同,该方法对营运商网络中的OD流进行检测。该方法首先求得网络的流量矩阵,利用多条链路中攻击流的相关特性,使用K-L变换将流量矩阵分解为正常和异常流量空间,分析异常空间流量的相关特征,从而检测出攻击。仿真结果表明该方法对DDoS攻击的检测更准确、更快速,有利于DDoS攻击的早期检测与防御。 展开更多
关键词 分布式拒绝服务攻击 全局流量异常 流量矩阵
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流量矩阵估计研究综述 被引量：8
12
作者 蒋定德 胡光岷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第4期5-9,13,共6页
随着Internet网络的快速发展,网络操作员迫切需要知道网络中数据的流动情况,以便更好地进行网络管理、网络监控、网络设计和网络规划等网络流量工程管理。流量矩阵作为网络流量工程的重要输入参数,已受到国内外研究人员的广泛研究,现已... 随着Internet网络的快速发展,网络操作员迫切需要知道网络中数据的流动情况,以便更好地进行网络管理、网络监控、网络设计和网络规划等网络流量工程管理。流量矩阵作为网络流量工程的重要输入参数,已受到国内外研究人员的广泛研究,现已成为Internet的一个重要研究方向。本文介绍流量矩阵研究的现状,并从性能上分析和比较各种研究方法,最后讨论流量矩阵研究的技术难题,并指出新的发展方向。 展开更多
关键词 流量矩阵 网络层析成像 SNMP 统计反演
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ODA-IPNMF:一种在线全网络流量异常检测方法 被引量：4
13
作者 柏骏 夏靖波 +1 位作者 吴吉祥 鹿传国 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期104-109,共6页
为实时、高效地检测网络流量异常,提出一种基于增量投影非负矩阵分解(IPNMF)的全网络流量异常检测方法(ODA-IPNMF).提出一种增量投影非负矩阵算法,该算法不仅具有与PCA相同的表达形式,还能以增量的方式构建正常子空间和异常子空间,进而... 为实时、高效地检测网络流量异常,提出一种基于增量投影非负矩阵分解(IPNMF)的全网络流量异常检测方法(ODA-IPNMF).提出一种增量投影非负矩阵算法,该算法不仅具有与PCA相同的表达形式,还能以增量的方式构建正常子空间和异常子空间,进而利用Shewhart控制图实现全网络流量异常的在线检测.理论分析表明,该方法计算开销远小于NMF-NAD,具有更高的实用价值;模拟网络数据以及实测网络数据实验表明,基于NMF异常检测方法(NMF-NAD和ODAIPNMF)的检测性能优于PCA方法;本文所提ODA-IPNMF与NMF-NAD网络异常检测效果相当,且可在线检测网络异常. 展开更多
关键词 网络异常检测 流量矩阵 增量投影非负矩阵分解 在线检测
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部分连通网络流量伪装模型研究 被引量：2
14
作者 徐红云 陈建二 陈松乔 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第4期503-505,共3页
针对部分连通的网络提出了一种伪装网络流量的模型 ,并对该模型进行伪装网络流量的实现过程进行了详细的讨论 .另外 ,对由于伪装网络流量带来的费用开销作了定性的分析 .研究表明 ,该模型能够有效地伪装部分连通网络的网络流量 。
关键词 部分连通网络 流量伪装 流量矩阵 重路由 垃圾包填充
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因特网流量矩阵的流形结构 被引量：5
15
作者 钱叶魁 陈鸣 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2981-2986,共6页
当前,流量矩阵已经被广泛应用于异常检测、流量预测、流量工程等领域,但是现有研究仅仅发现流量矩阵存在线性结构。为了寻找流量矩阵中可能存在的非线性结构,构建流量矩阵模型并从实际因特网骨干网Abilene中采集流量矩阵数据集,应用经... 当前,流量矩阵已经被广泛应用于异常检测、流量预测、流量工程等领域,但是现有研究仅仅发现流量矩阵存在线性结构。为了寻找流量矩阵中可能存在的非线性结构,构建流量矩阵模型并从实际因特网骨干网Abilene中采集流量矩阵数据集,应用经典的流形学习算法进行实测数据分析,发现这些高维(81维或121维)的流量矩阵数据集实际上是嵌入的固有维度为5维的低维流形,且其受采样密度和噪声数据等各种因素的影响呈现出不同的结构。 展开更多
关键词 网络流量分析 流量矩阵 流形学习 非线性降维 流形结构
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NMF-NAD:基于NMF的全网络流量异常检测方法 被引量：4
16
作者 魏祥麟 陈鸣 +1 位作者 张国敏 黄建军 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期54-61,共8页
提出了一种基于非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)的多元异常检测算法(NMF-NAD,NMF based network-wide traffic anomalies detection),该算法首先采用非负子空间方法对流量矩阵进行重构,然后基于重构误差利用Shewh... 提出了一种基于非负矩阵分解(NMF,non-negative matrix factorization)的多元异常检测算法(NMF-NAD,NMF based network-wide traffic anomalies detection),该算法首先采用非负子空间方法对流量矩阵进行重构,然后基于重构误差利用Shewhart控制图进行异常检测。模拟实验与因特网实测数据的分析表明,NMF-NAD算法有较高的检测精度和较低的处理复杂度。 展开更多
关键词 网络流量 异常检测 非负矩阵分解 连续异常
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基于网络层析成像的光网络流量矩阵估计方法(英文) 被引量：2
17
作者 蒋定德 秦文达 +2 位作者 唐庆怡 聂来森 张健 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期101-106,共6页
提出一种面向光传输网络的流量矩阵估计方法.采用压缩感知理论研究光传输网络中的流量矩阵估计,根据信号稀疏表示将流量矩阵稀疏化,基于矩阵变换理论提出新的面向光传输网络的网络层析成像模型.该模型克服了已有网络层析成像模型的病态... 提出一种面向光传输网络的流量矩阵估计方法.采用压缩感知理论研究光传输网络中的流量矩阵估计,根据信号稀疏表示将流量矩阵稀疏化,基于矩阵变换理论提出新的面向光传输网络的网络层析成像模型.该模型克服了已有网络层析成像模型的病态特性,并通过凸优化来获得流量矩阵的估计等式.提出了具体的估计算法,获得关于光传输网络流量矩阵的精确估计.真实网络的数据仿真表明所提出的方法是有效和可行的. 展开更多
关键词 流量矩阵 光网络 凸优化 网络层析成像 压缩感知
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一种基于流量工程的网络端到端性能分析算法 被引量：3
18
作者 刘怀亮 王东 徐国华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1165-1168,共4页
网络性能分析与优化是面向流量工程网络设计与管理的关键任务之一。以流量工程为基础,应用网络图的方法描述网络拓扑,通过对链路性能参数描述矩阵的标准化变换及网络邻接关联矩阵传递闭包的求解,同时结合网络事件的随机性,给出一种求解... 网络性能分析与优化是面向流量工程网络设计与管理的关键任务之一。以流量工程为基础,应用网络图的方法描述网络拓扑,通过对链路性能参数描述矩阵的标准化变换及网络邻接关联矩阵传递闭包的求解,同时结合网络事件的随机性,给出一种求解网络链路数据传输能力、分析网络端到端连通性能的算法,为网络设计及其性能分析提供了一种便捷可行的方法。 展开更多
关键词 流量工程 网络拓扑 连通性 关联矩阵 传递闭包
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基于映射矩阵的网络流量分析预测模型 被引量：5
19
作者 贺相春 董晓辉 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第8期100-104,共5页
通过对用户行为分析,发现IP数据流具有平稳性、自相关性等特点,提出基于映射矩阵流量预测模型,并与线性模型AR、ARIMA和非线性基于反馈神经网络BP模型、Elman神经网络作对比,试验结果证明,映射矩阵模型,比现有模型具有预测精度高、收敛... 通过对用户行为分析,发现IP数据流具有平稳性、自相关性等特点,提出基于映射矩阵流量预测模型,并与线性模型AR、ARIMA和非线性基于反馈神经网络BP模型、Elman神经网络作对比,试验结果证明,映射矩阵模型,比现有模型具有预测精度高、收敛快等特点。 展开更多
关键词 映射矩阵 预测模型 网络流量 用户行为
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基于多尺度主成分分析的全网络异常检测方法 被引量：44
20
作者 钱叶魁 陈鸣 +3 位作者 叶立新 刘凤荣 朱少卫 张晗 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期361-377,共17页
网络异常检测对于保证网络的可靠运行具有重要意义,而现有的异常检测方法仅仅单独利用流量的时间相关性或空间相关性.针对这一不足,同时考虑流量矩阵的时空相关性,提出了一种基于MSPCA的全网络异常检测方法.该方法综合利用小波变换具有... 网络异常检测对于保证网络的可靠运行具有重要意义,而现有的异常检测方法仅仅单独利用流量的时间相关性或空间相关性.针对这一不足,同时考虑流量矩阵的时空相关性,提出了一种基于MSPCA的全网络异常检测方法.该方法综合利用小波变换具有的多尺度建模能力和PCA具有的降维能力对正常流量进行建模,然后采用Shewart控制图和EWMA控制图分析残余流量.此外,还利用滑动窗口机制对MSPCA异常检测方法进行在线扩展,提出了一种在线的MSPCA异常检测方法.因特网实测数据分析和模拟实验分析表明:MSPCA算法的检测性能优于PCA算法和近期提出的KLE算法;在线MSPCA算法的检测性能非常接近MSPCA算法,且单步执行时间很短,完全满足实时检测的需要. 展开更多
关键词 网络异常检测 多尺度建模 主成分分析 流量矩阵 在线检测
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