论文部分内容阅读
在研究、分析分类结果预测概率及其对分类准确率影响的基础上，提出了一种新的基于相关向量机（RVM）的在线网络流量分类方法：首先，利用RVM对网络流量分类，输出分类结果预测概率；对于置疑区间[0．1，0．9]内的网络流，采用“端口号＋深度数据包检测（DPI）”相结合的方法重新进行识别；对于预测概率处于[0，0．1]和[0．9，1]区间的分类结果则完全采纳。实验表明：该方法的整体分类准确率能达到98％左右，且实时性较好。