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摘要
采用空时网格编码方法辨识异常光纤通信流量时,低于大数据背景中噪声干扰的能力差,辨识结果误差高、稳定性差。深入研究大数据背景的光纤通信流量异常辨识方法,构建基于LSSVM的光纤通信网络流量挖掘模型,挖掘大数据中光纤通信流量,采用小波变换对挖掘出的光纤通信网络流量实行去噪后,依据光纤通信流量的相对熵通过训练与辨识两个过程辨识异常流量。实验结果表明,所提方法的辨识值与实际值相同,可有效辨识大数据背景的光纤通信异常流量,且鲁棒性高达99%以上、辨识准确率均值超过99%、辨识耗时少,具有较高的鲁棒性、准确率和辨识效率。
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