基于改进TSVM的未知网络应用识别算法
针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题，提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法，引入增类损失函数刻画在训练过程中新增的未知应用样本的损失代价，建立TSVM的优化问题并推导其求解过程，使得构造的分类模型能够实现对未知类别样本的识别。通过实际网络数据集进行仿真分析，结果表明所提出的算法在识别未知网络应用的可行性和有效性方面均有良好表现。
文件下载
评论信息
其他资源
- WS2812B全彩LED灯（PWM+DMA控制）
- 电子建设工程预算定额EXCEL版（全册）
- 药材管理系统
- serv-u提高局域网速度
- graphics.h C语言图形学，画星星，画月亮，地球绕太阳转，恢复擦除的星星
- java swing漂亮界面(超酷) javaswing教程
- 笙科3.4g无线音频芯片A8102全套资料（原理图&PCB;&代码）
- EDA技术实用教程+VHDL版 第四版 高清PDF 潘松
- 微信QQ语音转换工具silk2mp3
- PLC学习资料：PLC交通灯程序
- mybatis-cursor-demo.zip
- Step_01 - Jul 2020 GCN.pdf
- 2018年上半年教师资格证初中语文学科知识真题及答案解析.docx
- git gui 官方汉化版亲自使用，安装文档齐全
- ENVI二次开发教程_2016
- 合泰单片机教程
- openGL_c++复刻我的世界游戏
- 基于WEB的图书管理系统
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明