本文關(guān)鍵詞：一種基于相似度的高效網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別方案

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【摘要】：支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)是分類算法中集高效性、準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性于一體的分類方案。但由于在SVM分類決策的過程中,無關(guān)的分類器也參與了投票,使得方案的實(shí)時(shí)性和分類可靠性有一定程度的降低。提出了基于相似度的高效SVM網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別方案(efficient SVM based on similarity,ESVMS)。ESVMS通過估算待分類實(shí)例可能所屬的類別范圍,排除SVM中那些無關(guān)分類器的投票決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明ESVMS較SVM分類準(zhǔn)確度幾乎沒有降低,但分類實(shí)時(shí)性進(jìn)一步提高。
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;武漢大學(xué)國際軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí) 支持向量機(jī)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61272451,61173154)
【分類號(hào)】：TP393.06
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,各種應(yīng)用層出不窮,人們對(duì)高效識(shí)別網(wǎng)絡(luò)流量的需求越來越迫切[1]。傳統(tǒng)的流量識(shí)別方案主要分為三類:基于流量端口識(shí)別方法、基于包荷載分析方法以及基于流行為特征的識(shí)別[2-3]�；诙丝诘木W(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別方法在過去的一段時(shí)間內(nèi)很

【相似文獻(xiàn)】

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6 李明;賈波;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的P2P流量識(shí)別方法[A];浙江省信號(hào)處理學(xué)會(huì)2011學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2011年

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中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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4 王澤琪;基于菌群優(yōu)化算法和小波SVM的P2P流量識(shí)別方法[D];湖北工業(yè)大學(xué);2014年

5 李沁l，

本文編號(hào)：803682