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電子發燒友網>電子資料下載>傳感與控制>改進的基于半監督稀疏自編碼IM流量識別模型的研究與比較

改進的基于半監督稀疏自編碼IM流量識別模型的研究與比較

2018-04-10 | rar | 4.90 MB | 次下載 | 1積分

資料介紹

  流量的準確識別不僅可以對互聯網的運行情況產生突破性的改進,而且可以根據具體需求對用戶行為準確的掌控和分析。然而,要準確識別應用流量,目前的技術還很難達到;另外目前針對即時通信類的流量識別的研究在業界暫時比較少。本文針對這一現狀,采用神經網絡算法中SAE特征提取模型,通過添加識別標簽,對數據有效載荷進行特征訓練,有效的解決了目前幾個流行的IM流量的分類問題。在識別準確率方面大大提高,識別率達到了99%。本文的最后將SAE算法與Apriori特征提取算法在空間和時間復雜度上做比較,尋找一種最優的IM流量識別模型。

改進的基于半監督稀疏自編碼IM流量識別模型的研究與比較

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