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基于半监督支持向量机的网络流量分类机制的研究与实现

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基于半监督支持向量机的网络流量分类机制的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  · 引言第8-9页
  · 要解决的问题和创新点第9-10页
  · 研究生期间工作第10-11页
  · 论文结构第11-12页
第二章 网络流量分类研究综述第12-23页
  · 流量分类定义第12页
  · 流量分类层面第12-13页
  · 流量分类粒度第13-14页
  · 流量分类方式第14-15页
    · 基于端口的流量分类第14页
    · 基于载荷的流量分类第14-15页
    · 基于机器学习的流量分类第15页
  · 基于机器学习的流量分类方法第15-16页
    · 基于有监督的流量分类第15-16页
    · 基于无监督的流量分类第16页
    · 基于半监督的流量分类第16页
  · 流量分类主要算法研究第16-23页
    · 贝叶斯分类算法第17-19页
    · 聚类早期识别应用第19-20页
    · 基于K均值的流量分类第20-23页
第三章 基于半监督支持向量机的流量分类算法第23-30页
  · 支持向量机算法(SVM)第23-25页
  · 半监督协同训练算法第25-26页
  · 特征选择算法第26-27页
  · 标记流选择算法第27-28页
  · 基于半监督支持向量机算法第28-30页
第四章 基于半监督支持向量机的流量分类模型第30-37页
  · 流量类型第30页
  · 流特征定义标准第30-32页
  · 交叉验证模型第32页
  · 分类器的评价指标第32-33页
  · 流量分类步骤第33-37页
第五章 基于半监督支持向量机的流量分类实验第37-49页
  · 实验工具简介第37-40页
    · Jpcap工具包第37-38页
    · WEKA工具第38-40页
    · LibSVM工具包第40页
  · 数据采集第40-42页
  · 流量分类实验第42-44页
    · 特征选择第42-43页
    · 标记流选择第43-44页
  · 流量分类实验结果和分析第44-49页
    · 分类精度第44-46页
    · 分类泛化性第46-47页
    · 分类速度第47-49页
第六章 总结与展望第49-50页
参考文献第50-53页
致谢第53-54页
作者攻读硕士学位期间完成的论文第54页

本篇论文共54页,点击这进入下载页面
 
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