改进的单类支持向量机的网络流量检测

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

摘要：单类支持向量机(OCSVM)理论对有限样本、高维空间和不平衡数据集分类有巨大优势,通过使用权重值模拟退火法与动态惯性因子的粒子群算法改进OCSVM的参数选择算法,进行流量分类,使得分类准确率提高了近10%,解决了传统流量分类方法的低准确率和开销大等弊端,对提高网络服务质量、网络管理与控制以及网络安全等领域具有重要意义。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95788B/2013S1/1005551362.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：支持向量机 流量检测 网络流 向量机 粒子群算法 流量分类 机器学习 支持向量机 参数选择