Классификация потоков событий с помощью нейронных сетей
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 и...
| Published in: | Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2023). Ч. 1 : материалы XXII Международной конференции имени А. Ф. Терпугова, 4-9 декабря 2023 г. Ч. 1. С. 95-100 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Other Authors: | |
| Format: | Book Chapter |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001129560 |
| Summary: | 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. |
|---|---|
| Bibliography: | Библиогр.: 3 назв. |
| ISBN: | 9785907722378 |