本文關(guān)鍵詞：海量非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類模型的仿真分析

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【摘要】：當(dāng)海量非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類過程中的數(shù)據(jù)支持量增多時,采用傳統(tǒng)的方法組建的流量分類模型,對其具有的二重性和混沌特性考慮不充分,建模時需要大量的迭代計算,分類器訓(xùn)練過于緩慢,導(dǎo)致分類精確度低,抗噪性差。提出基于改進(jìn)SVM算法的海量非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類方法。針對海量非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類的初始訓(xùn)練樣本集進(jìn)行聚集和壓縮,重新建立新非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類樣本集,利用SVM算法訓(xùn)練流量數(shù)據(jù)分類器,在依據(jù)不同的流量數(shù)據(jù)分類樣本對每個流量類型特征貢獻(xiàn)的大小給定相應(yīng)的模糊因子,建立流量數(shù)據(jù)分類模型,引入網(wǎng)絡(luò)流量分類特征有效度,構(gòu)造其特征有效度核函數(shù),對上述分類模型的分類精度進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果證明,改進(jìn)SVM算法的海量非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類方法分類精確度高,抗噪性能良好。
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學(xué)遼陽校區(qū)化工過程自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 數(shù)據(jù)分類 支持向量機(jī) 比特壓縮
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言在國內(nèi),隨著計算機(jī)科技技術(shù)水平的不斷提升,互聯(lián)網(wǎng)在各行業(yè)的應(yīng)用范圍已經(jīng)越來越廣[1-3]。在這種情況下,對海量網(wǎng)絡(luò)流量精確的分類成為了該領(lǐng)域亟待解決的主要問題,而海量非線性網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)分類方法則是解決這一問題的有效途徑,引起了很多專家與學(xué)者的關(guān)注[4-6]。由于海

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本文編號：616692