本文關鍵詞：時頻分析在P2P網絡流分類中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了從眾多網絡流中識別出P2P流,以方便網絡管理者更好地管理網絡流量,提出了時頻分析的思路,對網絡流的時域特征進行時頻分析,提取并形成時頻特征參數(shù),然后采用機器學習的方法對網絡流進行分類。選取了短時傅里葉變換、小波包分解和Choi-Williams分布三種具有代表性的時頻變換對網絡流進行分析,交叉驗證后的分類準確率大部分都在70%以上。實驗結果表明,基于時頻特征的分類方法具有較好的穩(wěn)定性,是傳統(tǒng)基于時域特征的分類方法的有效補充。
【作者單位】： 電子科技大學通信與信息工程學院;
【關鍵詞】： 流分類 時頻分析 時頻特征提取 機器學習
【基金】：中央高�；緲I(yè)務費資助項目(2672012ZYGX2012J006) 留學回國人員科研啟動基金資助項目
【分類號】：TP393.02
【正文快照】： 0引言隨著互聯(lián)網的發(fā)展,人們對于互聯(lián)網提供的服務質量的要求也越來越高。近些年來,網絡中P2P應用因為其方便快捷的使用方式和高速的資源傳輸速率,在整個網絡應用中所占的比重越來越大。時至今天,P2P流量已經占有現(xiàn)今互聯(lián)網總流量的60%,甚至更多[1]。雖然P2P應用方便了用戶進

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本文編號：468332