基于改进SVM的网络流量分类方法研究

作     者：顾成杰 张顺颐 Gu Chengjie;Zhang Shunyi

作者机构：南京邮电大学信息网络技术研究所南京210003 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2011年第32卷第7期

页      面：1507-1513页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家高技术研究发展计划"863"项目(No.2009AA01Z212 No.2009AA01Z202) 国家自然科学基金项目(No.61003237)资助 

主　　题：支持向量机 特征有效度 流量分类 分类精度 

摘      要：针对网络环境中存在大量噪声和网络流量中存在过多的冗余特征属性,提出了一种具有特征有效度的模糊支持向量机(FW-FSVM),并将FW-FSVM应用于网络流量分类领域。该方法根据不同样本点对分类贡献的大小赋予相应的模糊因子,可以有效地消除噪声对分类精度的影响;同时计算网络流量中各个特征的有效度,消除弱特征属性或冗余特征属性对网络流量分类精度的影响。实验结果表明,FW-FSVM相比于其他网络流量分类方法能有效地提高网络流量分类精度且分类稳定性较高。