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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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为探索信息化作战中指挥控制关键因素,提出改进作战指挥体制的对策措施,采用系统动力学理论,对协同决策的结构、参与者和信息反馈关系等关键因素进行了分析,在此基础上构建了基于系统动力学的协同决策模型并进行了模拟仿真。结果表明,增加指挥控制机构之间的信息共享可以有效提升协同决策的效率,为建立协同决策指挥控制体制提供了借鉴意义。 相似文献
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