基于Random Forest与SVM算法的流量识别系统OA
Traffic Recognition System Based on Random Forest and SVM Algorithms
随着互联网的飞速发展,根据网络流量识别网络业务的类型,逐渐成为网络技术研究的重要课题.本文将SVM和Random Forest算法应用于流量识别系统的机器学习过程中,首先通过Random Forest算法对采集的数据特征信息进行分析选择,提取出在SVM算法中用来识别流量类型的8个主要特征,进而对数据进行预处理、训练学习,最终完成网络流量的分类识别.通过实验验证,该系统对流量识别准确率达96.7％,对当前的互联网应用的数据流量具有较高的识别准确率.
王璐
宿迁学院,江苏宿迁 223800
信息技术与安全科学
SVMRandom Forest随机森林流量识别支持向量机
《数字技术与应用》 2019 (9)
117-119,3
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