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物联网(IoT)设备流量分类对网络资产管理有重要意义,基于流量统计的分类技术是当前研究热点。已有算法主要基于流信息建立特征向量,而对数据包信息利用较少。改进了基于随机森林的物联网设备流量分类算法,基于流信息和流数据包信息共同建立特征向量。实验结果表明:所提算法与其他算法相比,所提算法的平均分类准确率由56%提高到82%,平均召回率由47%提高到67%,平均F 1得分由0.43提高到0.74,混淆矩阵对比也有明显提升,因此具备更好的分类效果。 相似文献
893.
894.
不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标,研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域,选取支持向量机和随机森林机器学习算法,结合光谱特征,实现城市不透水面信息提取。结果表明:使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强,且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取,总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78;基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取,可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。 相似文献