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
- 常州工学院Java试卷两套含答案
- stm32 sd卡sdio模式接口读写例子带串口调试,实测可用
- USB接口芯片FT245的FPGA程序
- 力控组态软件授码注册机
- 酒店管理系统.zip
- USB双向通信上位机VC++程序
- 2018年thinkphp最新直播完整源码
- abaqus子程序教程
- 2021.OpenCV+android studio(SDK方式)实现人脸检测
- secureCRT7.1破解免安装版
- BGP数据库和策略引擎.docx
- C参考手册 chm.zip
- 6自由度并联机构运动学分析 MATLAB程序
- AccessDatabaseEngine 32位+64位
- Android图书管理系统精品demo系统.
- java web应用实例——网络商城购物车的实现
- 仿Sublime Text 3的Keil MDK背景颜色配置
- javascript api
- tid 转换成PDF文件
- VB实用源码大全(235个源码)
- OgreMaxSceneExporter2.6.3
- IT技术者日语面试常问100例
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