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摘要:
研究了数据融合技术在P2P业务识别方面的应用,并创新性地提出了基于流量特征的业务识别技术.该技术不需要检测数据净荷,只需根据P2P业务的流量传输特征,通过BP神经网络的训练学习得到一系列输出结果,该输出结果作为证据理论的输入,选择合适的信任函数和组合规则,快速实现P2P业务的特征识别.
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文献信息
篇名 基于数据融合的P2P业务识别研究
来源期刊 南昌工程学院学报 学科 工学
关键词 对等网络 数据融合 业务识别 D_S证据理论
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 15-19
页数 5页 分类号 TP393
字数 3964字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-4869.2012.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 武斌 滁州职业技术学院信息工程系 20 30 2.0 4.0
2 贾红雯 滁州职业技术学院信息工程系 20 25 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
对等网络
数据融合
业务识别
D_S证据理论
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南昌工程学院学报
双月刊
1006-4869
36-1288/TV
大16开
江西省南昌市天祥大道289号,南昌工程学院学报编辑部
1982
chi
出版文献量(篇)
2353
总下载数(次)
9
总被引数(次)
6291
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