Классификация потоков событий с помощью нейронных сетей Д. Д. Бугакова, Е. Ю. Лисовская
Material type:![Article](/opac-tmpl/lib/famfamfam/AR.png)
Библиогр.: 3 назв.
Решение задачи идентификации сетевого трафика позволит операторам и владельцам инфраструктур принимать решения о стратегии его обслуживания, а также прогнозировать его поведение в будущем, что поможет при проектировании виртуальных или физических сетей. Данная работа является частью большой задачи идентификации трафика. Здесь с помощью нейронных сетей решается задача классификации трех потоков событий (стационарный пуассоновский, рекуррентный, MMPP). В качестве инструментов классификации рассматриваются полносвязные и рекуррентные нейронные сети. Предсказательная способность оценивалась с помощью метрик accuracy и AUC ROC.
There are no comments on this title.