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针对网络流量识别问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的网络流量识别模型。首先通过流量特征提取模块,提取适合在支持向量机中识别网络流量的6个主要特征。对数据进行清洗、预处理以及训练和学习,从而实现整个基于SVM的网络流量识别系统。实验结果表明,经过交叉检验选择参数后,再用支持向量机模型进行训练和学习,可以取得较好的分类效果。