【摘要】：單類支持向量機(jī)(OCSVM)理論對(duì)有限樣本、高維空間和不平衡數(shù)據(jù)集分類有巨大優(yōu)勢,通過使用權(quán)重值模擬退火法與動(dòng)態(tài)慣性因子的粒子群算法改進(jìn)OCSVM的參數(shù)選擇算法,進(jìn)行流量分類,使得分類準(zhǔn)確率提高了近10%,解決了傳統(tǒng)流量分類方法的低準(zhǔn)確率和開銷大等弊端,對(duì)提高網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)管理與控制以及網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域具有重要意義。
[Abstract]:The single class support vector machine (OCSVM) theory has great advantages for the classification of finite samples, high dimensional space and unbalanced data sets. The particle swarm optimization (PSO) algorithm based on the simulated annealing method of weight value and dynamic inertia factor is used to improve the parameter selection algorithm of OCSVM. Traffic classification improves the classification accuracy by nearly 10%, solves the disadvantages of the traditional traffic classification methods, such as low accuracy and large overhead, and has important significance in improving the quality of network service, network management and control, network security and other fields.
【作者單位】： 吉林大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP393.06

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本文編號(hào)：2180167