1、“.....共命中正确类型条，流量类型识别正库的维护也大大降低了业务识别系统的准确率与有效性，相当部分企业已经逐渐开始实践基于机器学习的业务识别系统，因为基于机器学习的网络流量识别方法表现出了较高的准确率，因此也得到越来越多研究者的关注。基于机器学习的流量识别方法就是在生成个分类器的基础上，利用训练的样本数据先创建个分类的模型，然后对未知的流量数据进行分类，通过相似性并根据流量的其他特征信息将网络流量划分成不同的聚类。当前的机器学习方法之贝叶斯法，依赖于样本数据的分布，分类准确性取决于特性和冗余度，基于与算法的流量识别系统论文原稿朱珏钰，曹亚微，周书仁......”。

2、“.....其中语音类型数据包含最多，为条，是视频类数据的倍多，样本数据不均衡，根据这的样本分布特性，使用算法进行分类。实验结果本次实验使用的条数据，其中用于模型训练，用于分类验证测试，测试输入条数据，系统正确识别类型，共命中正确类型条，流量类型识别正确率达，结果矩阵如图所示。结语本文将随机森林与支持向量机应用于网络流量类型的识别检测，构建了种基于与算法的流量识别系统，从数据包捕获预处理特征选择，识别学习和训支持向量机技术支持向量机是由与其领导的贝尔实验室的研究小组开发的种新的机器学习技术......”。

3、“.....相关概念如下线性可分在数据集中，如果可以找出个超平面，将两组数据分开，那么这个数据集叫做线性可分数据。线性不可分在数据集中，没法找出个超平面，能够将两组数据分开，那么这个数据集就叫做线性不可分数据。分割超平面将数据集分割开来的直线平面叫做分割超平面。间隔数据点到分割超平面的距离称为间隔。支持向量离分割超平使用的流量数据采集第步，对采集到的原始数据进行处理，区分数据的初始维度和初始类型第步，使用随机森林的算法构建特征提取模块，对流量数据进行特征选择第步，将特征选择后的数据使用算法构建的流量分类识别模块进行分类第步，形成训练样本后对数据进行分类第步，使用剩余数据进行测试......”。

4、“.....基本概念随机森林技术在机器学习中，随机森林是个包含多个决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而概念如下线性可分在数据集中，如果可以找出个超平面，将两组数据分开，那么这个数据集叫做线性可分数据。线性不可分在数据集中，没法找出个超平面，能够将两组数据分开，那么这个数据集就叫做线性不可分数据。分割超平面将数据集分割开来的直线平面叫做分割超平面。间隔数据点到分割超平面的距离称为间隔。支持向量离分割超平面最近的那些点叫做支持向量。本文使用的方法是从线性可分情况下的最优分类超平面提出的，其基本思想为首先通过非线性变换将输入空间变换到个高维空间......”。

5、“.....随机森林法是可以用来解决很多实际问题的种数学方法，尤其在处理大数据和分类问题时性能优越。对于传统的随机森林分类器模型，决策树的每个节点分裂时，从全部属性中等概率随机抽取属性子集，选择个最优属性将该节点的样本分裂至左孩子节点和右孩子节点。常用信息熵计算信息增益，采用信息增益度量每个属性划分的纯度，从而选择最优分裂属性。随机森林的训练停止的条件就是训练样本已分裂至树的最大层数，或信息增益低于设定值，或训练样本的数目少于设定值。属性。随机森林的训练停止的条件就是训练样本已分裂至树的最大层数，或信息增益低于设定值，或训练样本的数目少于设定值......”。

6、“.....提取适合在支持向量机中识别的网络流量的个主要特征，接着对数据进行清洗和预处理，通过对数据进行训练和学习，从而实现整个基于与算法的流量识别系统。流量识别基本流程流量识别系统的处理流程如图所示。第步，使用工具进行用户，个新空间中求取最优线性分类超平面。基本概念随机森林技术在机器学习中，随机森林是个包含多个决策树的分类器，其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林法是可以用来解决很多实际问题的种数学方法，尤其在处理大数据和分类问题时性能优越。对于传统的随机森林分类器模型，决策树的每个节点分裂时，从全部属性中等概率随机抽取属性子集......”。

7、“.....常用信息熵计算信息增益，采用信息增益度量每个属性划分的纯度，从而选择最优分。基于与算法的流量识别系统论文原稿。支持向量机技术支持向量机是由与其领导的贝尔实验室的研究小组开发的种新的机器学习技术。支持向量机算法支持线性分类和非线性分类的分类应用。相朱珏钰，曹亚微，周书仁，等基于随森林深度特征选择的人体姿态估计计算机工程与应用马娟娟基于改进熵随机森林分类起的目标检测中国激光，基于与算法的流量识别系统论文原稿确率达，结果矩阵如图所示。结语本文将随机森林与支持向量机应用于网络流量类型的识别检测，构建了种基于与算法的流量识别系统......”。

8、“.....识别学习和训练等流程进行了系统功能的介绍，并且最终证明，此流量识别系统对流量分类具有较高的识别率，说明采用随机森林以及支持向量机对流量识别是十分有效的。参考文献彭立志基于机器学习的流量识别关键技术研究哈尔滨工业大学，王璐基于及人工智能的业务识别系统的分析研究无线互联通信，而另种方法神经网络法存在过度拟合和计算量大复杂的问题。但是另种方法可以有效减少样本分布，只对些相关性能存在依赖，因此可以降低冗余度，避免过度拟合现象的发生。实验数据准备与处理使用工具获取到经过的样本数据如表所示。样本数据的原始特征维度包含。经过分析，由于源端口目的端口，开始时间......”。

9、“.....故不作为统计维度。最终选取个维度的特征进行随机森林分析，分别为。实验过程对流量数据的个特征维度。基于与算法的流量识别系统论文原稿。实验数据准备与处理使用工具获取到经过的样本数据如表所示。样本数据的原始特征维度包含。经过分析，由于源端口目的端口，开始时间，结束时间跟程序密切相关，故不作为统计维度。在当前的网络环境下，基于端口识别的流量识别方法因为网络隐藏技术的出现已经逐渐失效，基于的业务识别技术由于依赖于人工对知识特，基于改进熵随机森林分类起的目标检测中国激光练等流程进行了系统功能的介绍，并且最终证明，此流量识别系统对流量分类具有较高的识别率......”。