《表5 不同算法的在线测试时间开销对比》

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《使用自组织增量径向基网络的在线网络流量分类算法》

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对比各种算法在不同数量的测试集下的时间开销，选择Moore数据集的测试集，定义N为实验中在线测试时所选择的测试集占总测试集的比例，表5为各算法的时间开销对比。由表5可见：由于K-means和ISVM的计算复杂度较高，时间开销随着数据量的增长而急剧增加；OSOINN-RBF算法相比OSOINN算法运行速度更快，这是由于算法的设计使其具有更小的模型运算复杂度，因此速度更快；OSOINN-RBF的线测试时间开销最小，不超过0.14s，满足实时分类要求。