基于小波支持向量机的P2P网络流量识别算法

• 作者: 刘悦 郭拯危
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 小波 P2P 网络流量
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 107-110,114
• 分类号: TP393
• 字数: 4747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.10.027

摘要

对等网络技术引起了广泛关注,其典型的应用有文件共享、即时通信等.为了更好地合理使用、规划P2P网络资源,建立P2P流量识别模型具有十分重要的理论意义和现实价值.提出了一种基于小波支持向量机相结合的P2P流量识别模型,将小波分析中多尺度的学习方法和SVM的优点结合起来,通过小波分析与SVM方法紧致结合,引入满足小波构架和Mercer定理的小波基函数来构造SVM的核函数,建立小波支持向量机的P2P识别算法.实验结果表明该算法能够有效地提高P2P网络流量识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭拯危	河南大学计算机与信息工程学院	39	327	9.0	17.0
2	刘悦	河南大学计算机与信息工程学院	10	9	2.0	3.0