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基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。 相似文献
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网络流量特性是人们深刻理解整个网络体系的架构及网络控制机制的切入点,所以有必要深入探究网络流量的特性。通过小波技术对某校园网络流量数据进行全面分析,细致地刻画了流量到达过程的自相似性与多重分形特性。 相似文献
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网络流量预测是网络性能管理的一个重要组成部分,一种好的预测模型能比较准确地判断网络流量的发展趋势,对网络管理起到推进作用.提出了将最速下降迭代法应用于指数平滑模型的方法,以预测误差平方和(SSE)最小为目标,构造并自动生成了最佳平滑参数,使网络流量的预测模型得以优化,增强了指数平滑模型对时间序列的适应能力,较好地解决了指数平滑预测模型中,平滑参数靠检验确定且为静态,平滑初值难以确定并导致预测偏差等同题.通过分析,证明了此模型能够较准确地预测出网络的流量,使网络管理人员对网络的性能状态有整体的把握并且能够较好地对网络性能进行监测控制,从而提高了网络的服务质量. 相似文献
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苑秉成 《海军工程大学学报》1990,(4)
本文提出了两种数字信号源的工程实现方法,即用8253与CD4046构成可编程的信号源;以及用数字频率合成器。并给出了信号源的工作原理、电路组成、基本参数选择和它们的工作特点。这两种信号源可与微计算机接口,具有较高的信号产生精度和频率稳定度。 相似文献
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针对军事物联网中网络流量数据日趋复杂,数据特征维度高等特点,将卷积神经网络算法应用到网络流量分析领域.根据数据特点,构建出一种基于无池化层改进型卷积神经网络(NPCNN,No Pooling CNN)的网络流量异常检测模型.采用Modbus、NSL-KDD和KDDCup99数据集对NPCNN网络流量异常检测模型进行验证,同时将NPCNN网络结构同传统的卷积神经网络对比,通过对实验结果的分析发现,该模型在军事物联网网络流量异常检测中具有可行性和可扩展性.同时NPCNN网络在准确率性能方面优于传统的卷积神经网络,为军事物联网网络流量分析提供一种可靠方法. 相似文献
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战术互联网流量具有极强的动态时空特征,且与天气、高程等外部特征紧密相关,现有的网络流量预测模型不能很好地提取其复杂特征,提出了一种融合多源动态时空特征的战术互联网流量预测模型。首先,将外部特征与流量特征融合为多源特征;然后,提取当前时刻网络流量的空间特征,并对随时间变化的卷积权重迭代更新得到不同时间片下的空间特征信息;最后,通过时间卷积聚合当前和历史时刻的空间信息以预测下一时刻的多源动态时空流量。相比单一的基础模型,该方法在平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(R2)三种评估指标中效果均更好。 相似文献
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分析了网络流量的特性,依据网络流量的自相似性,阐述了自相似网络流量生成的方法。以ON/OFF模型为理论依据,设计了生成自相似网络流量的算法,实现了在局域网环境中在线生成满足用户配置要求的网络流量,并对其关键部分代理端的流量生成模块进行了介绍。 相似文献
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针对离线网络安全实验环境缺少真实网络环境的背景流量,以及实验环境中数据库服务器缺少资源争用的现象,提出了面向数据库服务器的网络流量模拟方法,设计了用户访问数据库的操作模型,实现了面向数据库服务且独立于其客户端的网络流量模拟系统。 相似文献