本文關鍵詞：基于混沌粒子群算法和小波SVM的P2P流量識別方法

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【摘要】：針對對等網(wǎng)絡(Peer-to-Peer,P2P)流量具有的多尺度和突變性等問題,提出了基于小波核函數(shù)的支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的P2P流量識別算法。進一步,對常用的SVM參數(shù)訓練方法訓練時間過長和易陷入局部極優(yōu)值等缺陷進行分析,使用混沌粒子群算法對SVM參數(shù)進行優(yōu)化以提高參數(shù)訓練效率和識別準確率。最后利用真實的校園網(wǎng)網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)對所提方法的有效性進行測試,結果表明,相對于使用傳統(tǒng)核函數(shù)和參數(shù)訓練方法的支持向量機P2P流量識別方法,所提方法具有更高的P2P流量識別正確率和計算效率。
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學計算機學院;
【關鍵詞】： PP流量識別 支持向量機 小波 混沌粒子群優(yōu)化算法
【基金】：國家自然科學基金項目:基于不可分小波核函數(shù)支持向量機的對等網(wǎng)絡流量識別(61170135)資助
【分類號】：TP181;TP393.02
【正文快照】： 1引言近年來,隨著對等網(wǎng)絡技術在互聯(lián)網(wǎng)中的廣泛應用,其占據(jù)的網(wǎng)絡流量比重越來越大。它在豐富了網(wǎng)絡應用的同時,也帶來了帶寬的占用率過大、網(wǎng)絡安全等問題。因此,對P2P流量進行管理和控制具有重要的意義,其中P2P流量的識別是亟待解決的首要問題。目前圍繞P2P流量識別已經(jīng)做

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