Obiekt

Tytuł: Ensemble learning techniques for transmission quality classification in a Pay&Require multi-layer network

Autor:

Żelasko, Dariusz ; Pławiak, Paweł

Data wydania:

2021

Typ zasobu:

artykuł

Współtwórca:

Korbicz, Józef (1951- ) - red. ; Uciński, Dariusz - red.

Tytuł publikacji grupowej:

AMCS, volume 31 (2021)

Abstract:

Due to a continuous increase in the use of computer networks, it has become important to ensure the quality of data transmission over the network. The key issue in the quality assurance is the translation of parameters describing transmission quality to a certain rating scale. This article presents a technique that allows assessing transmission quality parameters. ; Thanks to the application of machine learning, it is easy to translate transmission quality parameters, i.e., delay, bandwidth, packet loss ratio and jitter, into a scale understandable by the end user. In this paper we propose six new ensembles of classifiers. Each classification algorithm is combined with preprocessing, cross-validation and genetic optimization. Most ensembles utilize several classification layers in which popular classifiers are used. For the purpose of the machine learning process, we have created a data set consisting of 100 samples described by four features, and the label which describes quality. ; Our previous research was conducted with respect to single classifiers. The results obtained now, in comparison with the previous ones, are satisfactory-high classification accuracy is reached, along with 94% sensitivity (overall accuracy) with 6/100 incorrect classifications. The suggested solution appears to be reliable and can be successfully applied in practice.

Wydawca:

Zielona Góra: Uniwersytet Zielonogórski

Identyfikator zasobu:

oai:zbc.uz.zgora.pl:86242

DOI:

10.34768/amcs-2021-0010

Strony:

135-153

Źródło:

AMCS, volume 31, number 1 (2021) ; kliknij tutaj, żeby przejść

Jezyk:

eng

Licencja CC BY 4.0:

kliknij tutaj, żeby przejść

Prawa do dysponowania publikacją:

Biblioteka Uniwersytetu Zielonogórskiego

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

18 lip 2025

Data dodania obiektu:

18 lip 2025

Liczba wyświetleń treści obiektu:

27

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://zbc.uz.zgora.pl/repozytorium/publication/101334

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Obiekty Podobne

×

Cytowanie

Styl cytowania:

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji