發(fā)布時(shí)間：2017-10-19 11:36

  本文關(guān)鍵詞：基于聚類分析的電力通信網(wǎng)絡(luò)流量分類算法研究

  更多相關(guān)文章： EM算法 高斯混合模型 流量識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí)

【摘要】：本學(xué)位論文來(lái)自于國(guó)家電網(wǎng)公司“電力通信網(wǎng)絡(luò)智能管道多維感知技術(shù)研究及應(yīng)用”科技項(xiàng)目,研究目標(biāo)為面向業(yè)務(wù)的流量識(shí)別與感知,主要內(nèi)容為基于期望最大化(Expectation Maximization, EM)算法的網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別算法研究,將EM算法引入流量識(shí)別中改善分類性能。針對(duì)EM算法易受初始化影響的缺點(diǎn),提出一種基于Z限制矩陣和Tsallis熵的EM改進(jìn)算法。此算法在分析了通用組件模型和獨(dú)立混合模型這兩種混合模型的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)合二者的特性構(gòu)建出一個(gè)限制矩陣Z,利用此限制矩陣Z和基于Tsallis熵的q參數(shù)確定性退火期望最大化(q-DAEM, q-Deterministic Annealing Expectation Maximization)算法構(gòu)建出新的算法,在Moore采集的網(wǎng)絡(luò)集上驗(yàn)證實(shí)際的流量識(shí)別效果,結(jié)果表明此算法在增加部分計(jì)算量同時(shí)取得了比EM,DAEM都要好的分類效果。針對(duì)EM算法構(gòu)建的高斯混合模型易受離群值影響的特點(diǎn),提出一種基于中值位置和基于秩的散布陣估計(jì)的空間EM算法�；跈E圓分布中均值和協(xié)方差均值崩潰點(diǎn)低,易受離群值影響的問(wèn)題,將均值與分布替換成空間中值和秩協(xié)方差矩陣,在Moore采集的網(wǎng)絡(luò)集上驗(yàn)證實(shí)際的流量識(shí)別效果,結(jié)果表明此算法對(duì)于識(shí)別率較低的ATTACK流量有明顯的識(shí)別效果。全文共分為五章,主要內(nèi)容為：第一章簡(jiǎn)介課題背景及研究意義,闡述流量識(shí)別的基本原理,分析幾種常見的流量識(shí)別技術(shù),著重介紹了用于流量識(shí)別的機(jī)器學(xué)習(xí),同時(shí)給出論文的章節(jié)安排。第二章概述EM算法,分析EM算法中的不足之處,并介紹幾種已有的EM改進(jìn)算法。第三章提出一種新的基于Z限制矩陣和Tsallis熵的EM改進(jìn)算法,并在Moore集上采用精細(xì)指標(biāo)考察其實(shí)際的流量識(shí)別效果。第四章提出一種基于中值位置和秩散布陣估計(jì)得新的空間EM改進(jìn)算法,并在Moore集上基于ATTACK業(yè)務(wù)驗(yàn)證算法的穩(wěn)健性,對(duì)離群值的不敏感性。最后一章總結(jié)本學(xué)位論文的研究工作,分析不足之處并指出進(jìn)一步研究的工作方向。
【關(guān)鍵詞】：EM算法 高斯混合模型 流量識(shí)別 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN915.853
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 縮略語(yǔ)9-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題背景和研究目的10
• 1.2 流量識(shí)別方法概述10-14
• 1.2.1 流量分類技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文主要內(nèi)容及章節(jié)安排14-16
• 第二章 EM算法基本理論16-28
• 2.1 有限混合模型16-18
• 2.2 EM算法原理18-23
• 2.2.1 EM算法18-21
• 2.2.2 EM算法的性質(zhì)21
• 2.2.3 高斯混合模型的參數(shù)估計(jì)21-23
• 2.3 EM算法改進(jìn)23-27
• 2.3.1 初始值問(wèn)題的討論23-24
• 2.3.2 Component-Wise EM算法24-25
• 2.3.3 SMEM算法25-26
• 2.3.4 DAEM算法26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于Z矩陣和Tsallis熵的改進(jìn)算法28-48
• 3.1 基于混合模型的分類28-32
• 3.2 q-DAEM算法及收斂性分析32-36
• 3.2.1 Tsallis熵32
• 3.2.2 q-DAEM算法32-35
• 3.2.3 收斂性分析35-36
• 3.3 I-EM算法36-37
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真37-46
• 3.4.1 Weka軟件介紹37-39
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及其預(yù)處理39-42
• 3.4.3 仿真結(jié)果及評(píng)價(jià)42-46
• 3.5 本章小結(jié)46-48
• 第四章 基于空間的EM改進(jìn)算法48-60
• 4.1 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)48-50
• 4.1.1 離群值49
• 4.1.2 崩潰點(diǎn)49-50
• 4.2 均值和協(xié)方差矩陣的替代50-53
• 4.2.1 L_1中值50-52
• 4.2.2 秩協(xié)方差矩陣52-53
• 4.3 空間EM算法53-54
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真54-58
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景54-55
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析55-58
• 4.5 本章總結(jié)58-60
• 第五章 總結(jié)與展望60-62
• 5.1 研究?jī)?nèi)容的總結(jié)60
• 5.2 進(jìn)一步工作展望60-62
• 致謝62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果68

【相似文獻(xiàn)】

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7 王波;周曉光;蘇志遠(yuǎn);;基于節(jié)點(diǎn)狀態(tài)的P2P流量識(shí)別系統(tǒng)[A];2008通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十三屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（下）[C];2008年

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8 王煒;網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層加密流量識(shí)別技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2014年

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10 劉松吟;基于聚類分析的電力通信網(wǎng)絡(luò)流量分類算法研究[D];東南大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：1060880