【摘 要】
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由于传统的自组织映射SOM方法对高维、非线性的网络流量数据的分类性能效果不佳，本文引入核方法，提出一种基于混合核函数的SOM（MIXKSOM）网络流量分类方法。该方法结合了全局性
【机 构】
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桂林电子科技大学网络中心,桂林电子科技大学计算机与控制学院
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由于传统的自组织映射SOM方法对高维、非线性的网络流量数据的分类性能效果不佳，本文引入核方法，提出一种基于混合核函数的SOM（MIXKSOM）网络流量分类方法。该方法结合了全局性和局部性核函数的优点，采用径向基函数和多项式函数线性组合构成的混合核函数代替内积作为距离度量，使输入空间中复杂的流量样本在特征空间得以简化。实验结果表明，采用MIXKSOM方法能较好地对网络流量进行分类，较传统的SOM、采用单一核函数的SOM（KSOM）分类方法性能更好，分类准确率也高于NB方法。
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