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迭代优化SVM网络流量分类技术研究

作者:林海涛; 陈源流量分类机器学习svm训练速度迭代优化

摘要:针对传统SVM分类方法训练速度较慢的特点,提出了一种新的迭代调谐方法。该方法通过对SVM分类方法的参数进行迭代化以提高它的训练速度。从NetFlow数据中提取流层面信息进行流量分类的实验结果表明:迭代优化SVM分类的训练速度比传统8种SVM分类方法更快,同时保持和其他8种分类方法近乎相同的分类精度。

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海军工程大学学报

《海军工程大学学报》(CN:42-1106/E)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《海军工程大学学报》主要发行范围:本校各单位、学报各编委,军内外有关的研究机构、各大公共图书馆、院校图书馆、学报编辑部等有关单位,论文作者,以及报送学报的主管领导机关和相关的业务部门。

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