本文關(guān)鍵詞：基于RVM的網(wǎng)絡(luò)流量分類研究　出處：《電子科技大學(xué)學(xué)報》2014年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：將相關(guān)向量機(jī)(RVM)分類模型應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)流量分類問題中。首先對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,然后將RVM與其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了性能比較,最后在RVM分類結(jié)果預(yù)測概率中引入置疑區(qū)間概念,研究了置疑區(qū)間范圍及其對分類準(zhǔn)確性的影響,并基于此提出了一種新的混合流量分類方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:1)RVM在準(zhǔn)確性等3方面性能指標(biāo)上優(yōu)于SVM,且在小樣本情況下仍具有較高的分類準(zhǔn)確率;2)置疑區(qū)間[0.1,0.9]內(nèi)的分類預(yù)測準(zhǔn)確率較低,而置疑區(qū)間之外的分類預(yù)測準(zhǔn)確率在98%以上。
[Abstract]:The relevance vector machine (RVM) classification model is applied in network traffic classification. Firstly, the experimental data were normalized, and then RVM and other machine learning algorithms are compared, and finally in the RVM classification results to predict the probability of introducing confidence interval concept, study the question range and its influence on the classification accuracy based on this, we proposed a new mixed traffic classification method. The experimental results show that: 1) RVM in the accuracy of the 3 aspects of performance indicators is better than SVM, and has a higher classification accuracy in the case of small sample rate; 2) that the prediction interval in [0.1,0.9] classification accuracy is low, and the question classification in addition to the interval prediction accuracy rate above 98%.

【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;空軍后勤部;
【基金】：陜西省科技計(jì)劃自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2012JZ8005) 全軍軍事學(xué)研究生課題(2010XXXX-488)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 通過準(zhǔn)確、實(shí)時地分類網(wǎng)絡(luò)流量,網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商能夠及時獲知當(dāng)前占據(jù)主要帶寬的流量應(yīng)用類型,依此調(diào)整網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行策略以支持其不同的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行目標(biāo),從而達(dá)到優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能、提升服務(wù)質(zhì)量的目的。目前主要的流量識別、分類技術(shù)有4種,分別是端口識別技術(shù)[1]、深層數(shù)據(jù)包檢測技術(shù)(DPI)[2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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