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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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定义了非致命性武器驱散效能的概念;根据非致命性武器的研发目的和应用实际,对影响其驱散效能的各相关因素进行逐层递阶划分,建立了较为全面的指标评估体系;提出非致命性武器效能G-AHP评估方法,借鉴专家经验,实现了非致命性武器装备驱散效能的量化评估;案例计算结果符合实际,验证了灰色层次分析法的可行性,为下一步有针对性地使用非致命性武器,提供了有力的科学依据。 相似文献