[发明专利]一种具有最优个体收敛速率网络流量分类方法有效
| 申请号： | 201811051712.0 | 申请日： | 2018-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN109344204B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 潘志松;陶蔚;陶卿;王彩玲;丁钰;段晔鑫;易磊;曹轶君 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军工程大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 滕诣迪 |
| 地址： | 210014 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种具有最优个体收敛速率网络流量分类方法，它是一种新型的的随机一阶梯度算法，可以解决大规模网络数据分类问题。包括：输入网络流量，进行必要的预处理工作，划分训练样本与测试样本；每一轮迭代都只随机抽取一个训练样本，采用一种具有最优个体收敛速率的分类算法进行训练模型，计算每一轮迭代的具有稀疏性的权值w，根据w可以进一步计算目标函数值和个体收敛速率；最后用测试样本进行模型的测试，得到网络流量分类的精度。本发明提出一种网络流量分类方法，具有个体最优收敛速率，并且可以有效解决大规模网络流量分类、识别问题。无需进行特定协议解析，并且可以实时反映数据中对分类起作用的特征，因此所采用的方法具有一定通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 具有 最优 个体 收敛 速率 网络流量 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种具有最优个体收敛速率网络流量分类方法，包括以下步骤：(1)输入网络流量数据，进行必要的预处理工作，并划分训练样本与测试样本；(2)随机抽取训练样本，采用随机一阶梯度算法进行训练模型；(3)训练的输出结果是权值w，w向量的非零元素所对应的特征即对于网路流量分类有用的特征，然后计算目标函数值和个体收敛速率；(4)用测试样本对训练好的模型进行测试，计算分类精度。
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