时频分析在P2P网络流分类中的应用研究

• 作者: 于富财 张昕 胡光岷 蒋晓路
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 流分类 时频分析 时频特征提取 机器学习
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3078-3082
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.09
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.046

摘要

为了从众多网络流中识别出P2P流,以方便网络管理者更好地管理网络流量,提出了时频分析的思路,对网络流的时域特征进行时频分析,提取并形成时频特征参数,然后采用机器学习的方法对网络流进行分类.选取了短时傅里叶变换、小波包分解和Choi-Williams分布三种具有代表性的时频变换对网络流进行分析,交叉验证后的分类准确率大部分都在70％以上.实验结果表明,基于时频特征的分类方法具有较好的稳定性,是传统基于时域特征的分类方法的有效补充.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡光岷	电子科技大学通信与信息工程学院	59	446	11.0	17.0
2	张昕	电子科技大学通信与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
3	蒋晓路	电子科技大学通信与信息工程学院	2	7	1.0	2.0
4	于富财	电子科技大学通信与信息工程学院	5	22	3.0	4.0