發(fā)布時(shí)間：2017-09-23 06:26

  本文關(guān)鍵詞：基于混沌粒子群算法和小波SVM的P2P流量識(shí)別方法

  更多相關(guān)文章： PP流量識(shí)別 支持向量機(jī) 小波 混沌粒子群優(yōu)化算法

【摘要】：針對(duì)對(duì)等網(wǎng)絡(luò)(Peer-to-Peer,P2P)流量具有的多尺度和突變性等問(wèn)題,提出了基于小波核函數(shù)的支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的P2P流量識(shí)別算法。進(jìn)一步,對(duì)常用的SVM參數(shù)訓(xùn)練方法訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)和易陷入局部極優(yōu)值等缺陷進(jìn)行分析,使用混沌粒子群算法對(duì)SVM參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化以提高參數(shù)訓(xùn)練效率和識(shí)別準(zhǔn)確率。最后利用真實(shí)的校園網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)對(duì)所提方法的有效性進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明,相對(duì)于使用傳統(tǒng)核函數(shù)和參數(shù)訓(xùn)練方法的支持向量機(jī)P2P流量識(shí)別方法,所提方法具有更高的P2P流量識(shí)別正確率和計(jì)算效率。
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： PP流量識(shí)別 支持向量機(jī) 小波 混沌粒子群優(yōu)化算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目:基于不可分小波核函數(shù)支持向量機(jī)的對(duì)等網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)別(61170135)資助
【分類號(hào)】：TP181;TP393.02
【正文快照】： 1引言近年來(lái),隨著對(duì)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)中的廣泛應(yīng)用,其占據(jù)的網(wǎng)絡(luò)流量比重越來(lái)越大。它在豐富了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的同時(shí),也帶來(lái)了帶寬的占用率過(guò)大、網(wǎng)絡(luò)安全等問(wèn)題。因此,對(duì)P2P流量進(jìn)行管理和控制具有重要的意義,其中P2P流量的識(shí)別是亟待解決的首要問(wèn)題。目前圍繞P2P流量識(shí)別已經(jīng)做

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：903757