%0 Journal Article
%A 曲桦
%A 赵季红
%A 仇景明
%T 一种鲁棒网络流量分类及新类型发现算法
%D 
%R 10.13190/j.jbupt.2019-094
%J 北京邮电大学学报
%P 40-45
%V 43
%N 2
%X 提出了一种鲁棒网络流量分类及新类型的发现算法.网络流量一般为高维数据，且在网络流量收集过程中易受到网络波动或网络攻击的影响，为此，在堆栈自编码器的基础上，基于互相关熵理论提出了一种新的网络模型进行数据的特征提取，通过基于阈值的主动学习分类算法进行分类，达到识别新应用类型的目的.对比实验结果表明，所提算法中分类算法的准确度可达到91.08%，对新应用类型的识别度可达到98.8%.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-094