【摘 要】
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为了提升P2P流量的识别精度与控制效果,提出了深度学习算法的P2P流量识别与控制方法.采用P2P流量数据训练深度学习算法的BP神经网络,根据训练好的神经网络对训练样本进行预分类,得到包含各服务流量特征的预分类结果.将预分类结果作为P2P流量聚类中心值,通过聚类算法检测P2P流量样本数据,得到P2P流量识别结果.采用分形自回归综合滑动平均模型分析P2P流量控制机制.结果表明,该方法的识别性能稳定、识别结果精度较高,有效降低了流量传输的丢包率,可对P2P流量传输进行稳定控制.
【机 构】
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上海师范大学 信息化办公室, 上海200234
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为了提升P2P流量的识别精度与控制效果,提出了深度学习算法的P2P流量识别与控制方法.采用P2P流量数据训练深度学习算法的BP神经网络,根据训练好的神经网络对训练样本进行预分类,得到包含各服务流量特征的预分类结果.将预分类结果作为P2P流量聚类中心值,通过聚类算法检测P2P流量样本数据,得到P2P流量识别结果.采用分形自回归综合滑动平均模型分析P2P流量控制机制.结果表明,该方法的识别性能稳定、识别结果精度较高,有效降低了流量传输的丢包率,可对P2P流量传输进行稳定控制.
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