基于优化蚁群算法的网络流量数据精准挖掘仿真

发布时间：2024-04-21 14:43

　　为了更好的提高网络流量数据挖掘准确性,提出基于优化蚁群算法的网络流量数据精准挖掘仿真方法。结合蚁群算法对网络数据异常特征数值进行采集,并根据采集结果进行归类计算,根据数据特征归类标准对网络流量挖掘步骤进行优化,最终实现对网络流量数据的精准挖掘。最后通过实验证实,传统方法数值波动范围在±15之间,而所提方法数值波动范围在±5之间,检测精准度更高,具有较高的实际应用性。

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【部分图文】：

图1网络数据流量采集平台

进一步对网络流量数据挖掘步骤进行优化,建立一个相对更加完整数据管理平台,将采集到的特征数据传输至平台中[7]。在数据挖掘过程中中数据可随机抽取待挖掘数据,数据管理作为网络流量数据挖掘过程中的关键环节,其对数据采样的优劣产生直接影响,因此对数据采集平台结构进行优化,具体结构如图1所....

图2网络流量数据处理结构

图1网络数据流量采集平台在上述网络数据采集平台中随机抽取特征数据,为保障数据抽取的准确性,进一步对其挖掘步骤进行规范,具体如下:

图3网络流量数据挖掘流程优化

采取数据特征关联规律、排序挖掘算法对网络流量的中间动作数据进行挖掘处理。结合蚁群算法和Aprepem平台进行关联规律的规范处理,根据采集到的数据特征向量支持度下限对网络流量数据进行关联规律的挖掘,并在数据挖掘过程中临时设定相应的数据挖掘限制条件,从而更好的确保数据挖掘的关联规律,....

图4数据挖掘管理平台

基于以上流程进一步对网络流量数据进行挖掘,结合计算机终端电子存储设备,对海量的碎片化数据噪声数值和模糊信息进行过滤处理,建立相应的空间二维坐标,并分析网络流量特征的整体性,对计算机网络流量挖掘管理平台及数据挖掘管理平台进行优化设计,具体见图4:图5传统方法检测结果

本文编号：3961024