典型文献
基于数据挖掘的船舶通信网络流量异常识别方法
文献摘要：
以提升船舶通信网络流量异常识别效果,提出基于数据挖掘的船舶通信网络流量异常识别方法.通过统计频率和K-means聚类算法得到网络流量特征;通过拐点综合判决机制确定聚类截断阈值和误差截断阈值,特征数量低于聚类截断阈值以及识别误差大于误差阈值为可疑通信网络流量集合,同时存至2个集合内的通信网络流量即异常通信网络流量.实验证明,该方法可有效确定聚类截断阈值与识别误差截断阈值,识别异常通信网络流量精度高.
文献关键词：
数据挖掘;船舶通信;网络流量;异常识别;特征选择;K-means聚类
中图分类号：
作者姓名：
魏建行;衣龙洋;魏俊甫
作者机构：
河北大学信息技术中心,河北保定071002;新疆科技学院网络与实验管理中心,新疆 库尔勒841000
文献出处：
引用格式：
[1]魏建行;衣龙洋;魏俊甫-.基于数据挖掘的船舶通信网络流量异常识别方法)[J].舰船科学技术,2022(14):147-150
A类：
船舶通信网络
B类：
网络流量,流量异常,异常识别,means,聚类算法,流量特征,拐点,判决,定聚,特征数,识别误差,可疑,流量精度,特征选择
AB值：
0.157515
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
