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基于机器学习的网络流量分类算法研究

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基于机器学习的网络流量分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-12页
  1.1 课题背景和研究目的第8页
  1.2 流量分类方法概述第8-10页
    1.2.1 流量分类基本概念第8-9页
    1.2.2 流量分类技术的发展现状第9-10页
    1.2.3 四种流量分类方法的比较第10页
  1.3 论文章节安排第10-12页
第二章 基于机器学习的流量分类方法和特征选择技术第12-16页
  2.1 流量分类方法的选择第12页
    2.1.1 电力信息通信网对流量分类技术的需求第12页
    2.1.2 流量分类方法的选择第12页
  2.2 基于机器学习的流量分类方法第12-14页
    2.2.1 无监督机器学习方法第12-13页
    2.2.2 有监督机器学习方法第13-14页
  2.3 特征选择第14-15页
    2.3.1 特征选择的定义第14-15页
    2.3.2 特征选择在机器学习分类算法中的澳门美高梅真人娱乐官网第15页
  2.4 本章小结第15-16页
第三章 机器学习算法的分类性能以及特征选择方法的选择第16-46页
  3.1 C4.5决策树算法第16-25页
    3.1.1 C4.5决策树算法原理第16-17页
    3.1.2 C4.5算法分类性能第17-18页
    3.1.3 与C4.5算法相适应的特征选择方法第18-25页
  3.2 朴素贝叶斯分类器第25-33页
    3.2.1 朴素贝叶斯分类器原理第25页
    3.2.2 NBC算法的分类性能第25-26页
    3.2.3 与NBC算法相适应的特征选择方法第26-33页
  3.3 支持向量机第33-45页
    3.3.1 支持向量机原理第33-34页
    3.3.2 与SVM相适应的特征选择方法第34-42页
    3.3.3 g参数和C参数对SVM算法分类性能的影响第42-45页
  3.4 本章小结第45-46页
第四章 基于CIG和CGR的特征选择方法第46-57页
  4.1 CIG与CGR特征选择的原理第46页
  4.2 CIG特征选择方法在机器学习分类算法中的性能第46-51页
    4.2.1 CIG在C4.5决策树算法中的性能第46-48页
    4.2.2 CIG在NBC算法中的性能第48-49页
    4.2.3 CIG在SVM算法中的性能第49-51页
  4.3 CGR特征选择方法在机器学习分类算法中的性能第51-55页
    4.3.1 CGR在C4.5算法中的性能第51-52页
    4.3.2 CGR在NBC算法中的性能第52-53页
    4.3.3 CGR在SVM算法中的性能第53-55页
  4.4 CIG与CGR性能比较第55页
  4.5 本章小结第55-57页
第五章 总结与展望第57-58页
  5.1 研究工作的总结第57页
  5.2 未来工作的展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页
攻读硕士学位期间的研究成果第61页

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