基于PCA-概率神经网络的P2P流量分类方法研究

• 作者: 贺静 赵峦
• 来源期刊: 电脑开发与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 对等网 主成分分析 概率神经网络 流量分类
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 18-20
• 分类号: TP183|TP393.06
• 字数: 2482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5850.2011.07.007

摘要

随着P2P快速增长带来的网络拥塞等诸多问题,准确识别P2P流量对流量控制具有重要的实际意义.提出利用PCA特征选择方法选择最优特征子集,使用概率神经网络方法对P2P流量与常规流量进行分类.实验结果表明,该方法的分类精确度与准确度有了明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺静	太原理工大学信息化管理与建设中心	15	95	6.0	9.0
2	赵峦		1	5	1.0	1.0