基于自适应神经网络的P2P流量检测研究

• 作者: 马容生
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: P2P流量 神经网络 自适应 学习速率 精度
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 业务与系统
• 页码范围: 113-116,120
• 分类号: TP393.06
• 字数: 4563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2012.06.035

摘要

针对基于神经网络的P2P流量检测问题面临检测精度与样本训练时间相互矛盾的问题,提出了基于自适应的神经网络检测模型.通过对神经网络训练过程中的误差分析,改进神经网络的学习,动态调整神经网络的学习速率,以满足神经网络对预期结果的快速收敛性.详细阐述了应用于P2P流量检测的自适应神经网络构建过程,给出了自适应学习速率的相关计算公式.通过实验测试,结果表明采用自适应的神经网络具有训练速度快,检测精度高的特点,对7种典型P2P的识别精度基本达到了90％以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马容生		12	21	3.0	4.0