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1.
毕孝儒 《电脑与微电子技术》2014,(10):3-6
针对标准支持向量机在P2P网络流量识别中不支持增量学习的问题.提出一种适于P2P网络流量识别的SVM快速增量学习方法。在对违背Karush—Kuhn—Tucker条件的新增正负样本集分别进行聚类分析基础上,运用聚类簇中心对支持向量机训练生成一个接近增量学习最优分类超平面的过渡超平面.并以此超平面为基准确定初始训练样本集上非支持向量和支持向量的互相转化.进而生成新的样本集实现SVM增量学习。理论分析和实验结果表明。该方法能有效简化增量学习的训练样本集.在不降低P2P网络流量识别精度的前提下.明显缩短SVM的增量学习时间和识别时间。 相似文献
2.
一种新的P2P网络流量预测模型 总被引:5,自引:0,他引:5
当前,对等计算(Peer to Peer)引起了广泛的关注,其典型应用有文件共享,即时通信等等,为了更好地使用P2P资源,合理规划P2P网络资源,建立P2P流量预测模型具有十分重要的理论意义和现实价值.基于小波神经网络提出了一个P2P网络流量预测模型,预测模型共分为输入层、隐含层、输出层,通过使用小波代替传统神经网络的Sigmoid作为神经网络的隐节点激励函数,在Matlab6.5仿真平台中实现,结果显示能够有效提高P2P网络流量预测精度. 相似文献
3.
提出一种应用支持向量机(SVM)算法的P2P与常规网络流量分类方法,该方法综合运用信息熵作为网络流量特征,并以校园网为实验环境实现了网络流量的分类实验.并在此基础上,描述数据的预处理方法、探讨SVM参数的选取对分类效果的影响.实验结果表明,所选特征、参数可以有效的对网络流量进行二分类,说明基于支持向量机算法对于网络流量的分类具有较高的精度和正确率. 相似文献
4.
一种基于树型的P2P网络流量监控模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于树型的P2P网络流量监控模型.模型借鉴ECGP层次结构模型,在P2P网络中设置监控管理站点,并通过树型结构组织起来,以达到对整个网络流量进行监测并对超负荷节点路由进行合理调整以控制流量的目的.实验采用VC进行系统模拟,实验结果表明该方法对调整网络流量具有十分明显的效果.因此在目前P2P网络中,具有一定的推广和使用价值. 相似文献
5.
6.
支持向量机方法具有良好的分类准确率、稳定性与泛化性,在网络流量分类领域已有初步应用,但在面对大规模网络流量分类问题时却存在计算复杂度高、分类器训练速度慢的缺陷。为此,提出一种基于比特压缩的快速SVM方法,利用比特压缩算法对初始训练样本集进行聚合与压缩,建立具有权重信息的新样本集,在损失尽量少原始样本信息的前提下缩减样本集规模,进一步利用基于权重的SVM算法训练流量分类器。通过大规模样本集流量分类实验对比,快速SVM方法能在损失较少分类准确率的情况下,较大程度地缩减流量分类器的训练时间以及未知样本的预测时间,同时,在无过度压缩前提下,其分类准确率优于同等压缩比例下的随机取样SVM方法。本方法在保留SVM方法较好分类稳定性与泛化性能的同时,有效提升了其应对大规模流量分类问题的能力。 相似文献
7.
欧阳广 《数字社区&智能家居》2009,(11)
P2P流量逐渐成为互联网流量的重要组成部分,精确识别P2P流量对于有效地管理网络和合理地利用网络资源都具有重要意义。介绍了P2P的应用,论述了主流的P2P流量检测技术,并分析了各种检测技术的优缺点,指出了P2P流量检测技术的发展方向。 相似文献
8.
针对SVM (support vector machine)算法应用到大规模网络流量分类中存在计算复杂度高、训练速度慢等问题,提出一种基于云计算平台进行并行网络流量分类的SVM方法,以提高对大数据集的分类训练速度.该方法是一种采用云计算平台构建多级SVM和映射规约(MapReduce)模型的方法.它将训练数据集划分为多个子训练数据集,通过对所有子训练数据集进行并行训练,得到支持向量集,进而训练出流量分类模型.实验结果表明,与传统的SVM方法相比,并行SVM网络流量分类方法在保持较高分类精度的前提下,有效地减少了训练时间,提高了大规模网络流量分类的速度. 相似文献
9.
P2P网络流量分类对网络管理和网络安全有着十分重要的意义,由于目前P2P流量多样化的发展,传统单一的P2P流量分类方法很难对其准确分类。通过分析现阶段P2P流量分类方法的现状,结合现有P2P流量分类方法的优点,提出了多层次P2P流量分类方法,该方法由四个P2P流量分类模块组成,模块间采用分工协作及反馈机制来提升P2P流量分类的效果。实验表明该方法可以有效提升P2P流量分类准确率和效率。 相似文献
10.
《计算机应用与软件》2014,(7)
针对多分类器集成方法产生的流量分类器在泛化能力方面的局限性,提出一种选择性集成网络流量分类框架,以满足流量分类对分类器高效的需求。基于此框架,提出一种多分类器选择性集成的网络流量分类方法 MCSE(Multiple Classifiers Selective Ensemble network traffic classification method),解决多分类器的选取问题。该方法首先利用半监督学习技术提升基分类器的精度,然后改进不一致性度量方法对分类器差异性的度量策略,降低多分类器集成方法实现网络流量分类的复杂性,有效减少选择最优分类器的计算开销。实验表明,与Bagging算法和GASEN算法相比,MCSE方法能更充分利用基分类器间的互补性,具有更高效的流量分类性能。 相似文献
11.
SVM在基因微阵列癌症数据分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在总结二分类支持向量机应用的基础上,提出了利用t-验证方法和Wilcoxon验证方法进行特征选取,以支持向量机(SVM)为分类器,针对基因微阵列癌症数据进行分析的新方法,通过对白血病数据集和结肠癌数据集的分类实验,证明提出的方法不但识别率高,而且需要选取的特征子集小,分类速度快,提高了分类的准确性与分类速度。 相似文献
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利用支持向量机进行模式分类时,特征选择是数据预处理的一项重要内容。有效的特征选择在很大程度上影响着分类器的性能。根据样本各特征分量的均值与方差对分类的影响,提出根据分类权值进行特征选择,以提高支持向量机性能的简便方法,制定了两个具体实施方案。在三个常用数据集上进行了仿真实验,结果验证了方法的有效性。 相似文献
13.
SVM在许多领域的分类和回归方面起了越来越重要的作用,显示了它的优势。由于SVM方法较好的理论基础和它在一些领域的应用中表现出来的与众不同的优秀的泛化性能,近年来,许多关于SVM方法的应用研究陆续提了出来。围绕支持向量机在分类和回归中的问题进行了阐述,使我国在这一领域的研究和应用能够尽快赶上国际先进水平具有十分重要的意义。 相似文献
14.
提出了一种改进的AdaBoost算法与支持向量机组合的分类方法,用来处理多类别分类。采用规则抽样来解决支持向量机分类中正负样本的不平衡性,改进AdaBoost算法,使其在初始化时考虑样本分布稀疏的重要性,有利于稀有类样本的正确划分。实验结果表明,此方法与标准支持向量机分类器相比,泛化性能有一定程度的提高。 相似文献
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影响基于视频检测的车型分类系统准确率的一个主要因素是采集的车辆外型参数的准确性。针对这种情况,提出了基于多源数据融合的方法提取车辆的外型参数,并使用SVM(支持向量机)对车辆进行分类。实验结果表明,多源数据融合的方法能够有效控制在采集过程中产生的噪音干扰和镜头畸变引起的误差,提高车型参数的准确性。使用支持向量机分类能够克服神经网络中无法避免的局部极值问题。该方法能够提高车型分类准确率,实时性强,适用于实时车型分类系统。 相似文献
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网络流量预测对于网络的安全和可用性至关重要,但是,传统的网络流量预测方法使用平均时间加权的方法进行预测,缺泛化能力导致预测精度低。基于每一个网络流量历史数据到预测点的时间间隔计算其时间权重,使用带时间权重的加权支持向量回归模型w-SVR预测网络流量。该模型因为其泛化能力和为每个训练数据设置单独的权重而提高了网络流量预测的准确性。模拟实验显示w-SVR模型相对于ANN和AR模型,预测错误率分别降低了37.4%和65.6%,而标准误差降低了46.2%和53.3%。 相似文献
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提出一种2_a_2支持向量机多类分类新方法,它的优点是充分利用了每个子分类器的识别结果,将最少数量的子分类器组合在一起,实现多类分类。通过对CMU表情库4种不同表情图像的分类识别实验表明,该算法能明显提高识别速率。将该方法应用于解决更多类的分类问题时,同样体现出优越性。 相似文献