發(fā)布時間：2017-11-07 01:30

  本文關鍵詞：基于可變特征空間SVM的互聯(lián)網(wǎng)流量分類

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【摘要】：支持向量機(support vector machine,SVM)是一類具有良好泛化能力的機器學習算法,適合應用于互聯(lián)網(wǎng)動態(tài)環(huán)境下的流量分類問題。目前將SVM擴展到流量分類這樣的多分類問題的方法主要有One-Against-All和One-Against-One方法。這些方法都基于單一的特征空間訓練SVM兩分類器,沒有考慮到不同特征對不同流量類的不同區(qū)分能力,因此獲得的分離超平面并不是最合理的。為此提出了可變特征空間的SVM集成方法,即為每個兩分類SVM構建具有最優(yōu)區(qū)分能力的獨立特征空間,單獨訓練兩分類SVM,最后再利用One-Against-All和One-Against-One方法集成為多分類器。實驗表明,與原來的單一特征空間的One-Against-All和One-Against-One集成方法相比,提出的方法能有效提高流量分類器分類精度和召回率,更易獲得最優(yōu)分離超平面。
【作者單位】： 浙江科技學院理學院;浙江水利水電學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(No.61379118,No.61103200) 浙江省網(wǎng)絡媒體云處理與分析工程技術中心開放課題資助項目(No.2012E10023-14)~~
【分類號】：TP18;TP393.06
【正文快照】： 1引言流量分類是互聯(lián)網(wǎng)領域中的一個重要應用,如何準確地識別出流量的應用類型對于網(wǎng)絡管理、流量控制及網(wǎng)絡安全等具有重要的意義。由于互聯(lián)網(wǎng)的復雜性、動態(tài)性,在各種應用層出不窮的環(huán)境下,如何準確地識別出流量的應用類型目前仍然是個極具挑戰(zhàn)的課題。互聯(lián)網(wǎng)早期利用TCP端

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本文編號：1150260