【摘 要】
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SVM（支持向量机方法）,是一种基于统计学习理论的新的机器学习算法.核方法是指把线性SVM推广到非线性SVM,是在SVM演变过程中发展出来的一种更通用的数学思想.IP分类是指对IP包进
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SVM（支持向量机方法）,是一种基于统计学习理论的新的机器学习算法.核方法是指把线性SVM推广到非线性SVM,是在SVM演变过程中发展出来的一种更通用的数学思想.IP分类是指对IP包进行分类.首先该文用一定的篇幅阐述了SVM的基本原理.在理论方面,该文研究了使用SVM就立即要面对的两个问题：SVM的解法和核参数的选择.该文讨论了目前最有效的解法--SMO算法,对其中的关键步骤进行了详尽的推导,最后实现了SMO算法并进行了测试.在应用方面,该文把上述原理用于IP分类问题,出于网络安全方面的考虑,主要解决在互联网上用于实时多媒体通信的RTP包的识别问题.方法是通过SVM识别RTP报头的特征来进行分类.具体是通过网络实验截获UDP包作为训练样本,然后用样本对SVM进行训练,进而找出RTP报头的规律,之后进行分类.实验表明,这种方法取得了比较好的分类效果,证明了SVM具有比较强的学习能力.
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