本文關(guān)鍵詞：基于有督導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別系統(tǒng)

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【摘要】：針對(duì)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中存在大量干擾噪聲和野值樣本等嚴(yán)重影響最小二乘支持向量機(jī)算法的性能等問(wèn)題,提出一種結(jié)合協(xié)同量子粒子群優(yōu)化算法和最小二乘支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別系統(tǒng)。將網(wǎng)絡(luò)流量分為12個(gè)類型,并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。使用采集的數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練和性能測(cè)試。為研究提出的基于CQPSO-LSSVM算法的性能,將其與基于CQPSO-LSSVM算法和基于PSO-LSSVM算法進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明基于CQPSO-LSSVM算法具有更快的識(shí)別速度以及更好的識(shí)別準(zhǔn)確率,避免了出現(xiàn)陷入局部最優(yōu)解的情況發(fā)生。
【作者單位】： 云南經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院人文藝術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 有督導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí) 網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別 LSSVM 協(xié)同量子粒子群優(yōu)化算法
【分類號(hào)】：TP393.06;TP181
【正文快照】： 0引言隨著隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展壯大,不斷涌現(xiàn)出各種各樣的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用類型,這對(duì)互聯(lián)網(wǎng)管理提出了更高的要求,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益嚴(yán)重,對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)有效的檢測(cè),具有非常重要的意義[1-2]。傳統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分類識(shí)別的方式手段主要有:基于端口識(shí)別技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)流

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5 梁U，

本文編號(hào)：946482