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摘要
空间信息网络中的异常数据流会快速消耗网络带宽、占用系统资源，使得网络通道堵塞，影响正常数据流的传输，无法保证网络安全运行。针对上述问题，提出一种基于最大相关与最小冗余-支持向量机mRMR-SVM的空间网络数据流检测方法。该方法提取与每种状态相关性最大、特征属性之间冗余最小的特征，采用加权欧氏距离和径向基核函数的SVM训练分类器，并通过粒子群算法优化分类器精度，以提高正常流量和异常流量识别的准确性。仿真结果表明，该方法比MADMAS、ARIMA-SVR方法的平均准确率提高了3.5百分点，误判率降低了8.7%。
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