基于神经网络的P2P流量识别方法

• 作者: 李明 贾波
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 统计学习 神经网络 流量识别
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 页码范围: 152-156
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2011.04.040

摘要

利用小波神经网络实时学习和快速识别的优点,该文提出一种统计特征和小波神经网络相结合的P2P流量识别方法.在实际网络环境下,通过建立网络分类模型,统计分析并提取多种流量特性,通过小波神经网络对各种P2P应用流量特征的学习和识别,提高了P2P流量识别的准确度,改善了之前单一识别方法的复杂度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾波	浙江工商大学信息与电子工程学院	9	34	3.0	5.0
2	李明	浙江工商大学信息与电子工程学院	1	2	1.0	1.0