APPROACH TO CLASSIFYING THE STATE OF A NETWORK BASED ON STATISTICAL PARAMETERS FOR DETECTING ANOMALIES IN THE INFORMATION STRUCTURE OF A COMPUTING SYSTEM

I. Ruban; V. Martovytskyi; N. Lukova-Chuiko

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APPROACH TO CLASSIFYING THE STATE OF A NETWORK BASED ON STATISTICAL PARAMETERS FOR DETECTING ANOMALIES IN THE INFORMATION STRUCTURE OF A COMPUTING SYSTEM

机译：基于统计参数的网络状态分类方法在计算机系统信息结构中的异常检测

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An approach to the classification of the state of a network based on of statistical parameters is investigated. Deficiencies of methods for classifying the state of a network are established and the basic implementation of a committee of classifier is considered. A modification of the committee of classifiers using a neural network as a metaclassifier is proposed. Experiments on classifying the state of a network were carried out.

机译：研究了一种基于统计参数的网络状态分类方法。建立了对网络状态进行分类的方法的缺陷，并考虑了分类委员会的基本实现。提出了使用神经网络作为元分类器的分类器委员会的一种改进。进行了对网络状态进行分类的实验。

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来源
《Cybernetics and Systems Analysis》 |2018年第2期|302-309|共8页
作者
I. Ruban; V. Martovytskyi; N. Lukova-Chuiko;
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作者单位

Kharkiv National University of Radioelectronics;

Kharkiv National University of Radioelectronics;

Taras Shevchenko National University of Kyiv;

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收录信息美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
stacking; classification; machine learning; computing system; meta-learning;

机译：堆叠;分类;机器学习;计算系统;元学习;

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