海量非线性网络流量数据分类模型的仿真分析

发布时间：2017-08-03 23:02

  本文关键词：海量非线性网络流量数据分类模型的仿真分析

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【摘要】：当海量非线性网络流量数据分类过程中的数据支持量增多时,采用传统的方法组建的流量分类模型,对其具有的二重性和混沌特性考虑不充分,建模时需要大量的迭代计算,分类器训练过于缓慢,导致分类精确度低,抗噪性差。提出基于改进SVM算法的海量非线性网络流量数据分类方法。针对海量非线性网络流量数据分类的初始训练样本集进行聚集和压缩,重新建立新非线性网络流量数据分类样本集,利用SVM算法训练流量数据分类器,在依据不同的流量数据分类样本对每个流量类型特征贡献的大小给定相应的模糊因子,建立流量数据分类模型,引入网络流量分类特征有效度,构造其特征有效度核函数,对上述分类模型的分类精度进行优化。仿真结果证明,改进SVM算法的海量非线性网络流量数据分类方法分类精确度高,抗噪性能良好。
【作者单位】： 沈阳工业大学辽阳校区化工过程自动化学院;
【关键词】： 数据分类 支持向量机 比特压缩
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 1引言在国内,随着计算机科技技术水平的不断提升,互联网在各行业的应用范围已经越来越广[1-3]。在这种情况下,对海量网络流量精确的分类成为了该领域亟待解决的主要问题,而海量非线性网络流量数据分类方法则是解决这一问题的有效途径,引起了很多专家与学者的关注[4-6]。由于海

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：616692