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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。
基于神经网络的P2P流量识别方法
【摘 要】
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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
【机 构】
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浙江工商大学信息与电子工程学院
【出 处】
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杭州电子科技大学学报
【发表日期】
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2011年4期
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