基于混沌粒子群算法和小波SVM的P2P流量识别方法

发布时间：2017-09-23 06:26

  本文关键词：基于混沌粒子群算法和小波SVM的P2P流量识别方法

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【摘要】：针对对等网络(Peer-to-Peer,P2P)流量具有的多尺度和突变性等问题,提出了基于小波核函数的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的P2P流量识别算法。进一步,对常用的SVM参数训练方法训练时间过长和易陷入局部极优值等缺陷进行分析,使用混沌粒子群算法对SVM参数进行优化以提高参数训练效率和识别准确率。最后利用真实的校园网网络流量数据对所提方法的有效性进行测试,结果表明,相对于使用传统核函数和参数训练方法的支持向量机P2P流量识别方法,所提方法具有更高的P2P流量识别正确率和计算效率。
【作者单位】： 湖北工业大学计算机学院;
【关键词】： PP流量识别 支持向量机 小波 混沌粒子群优化算法
【基金】：国家自然科学基金项目:基于不可分小波核函数支持向量机的对等网络流量识别(61170135)资助
【分类号】：TP181;TP393.02
【正文快照】： 1引言近年来,随着对等网络技术在互联网中的广泛应用,其占据的网络流量比重越来越大。它在丰富了网络应用的同时,也带来了带宽的占用率过大、网络安全等问题。因此,对P2P流量进行管理和控制具有重要的意义,其中P2P流量的识别是亟待解决的首要问题。目前围绕P2P流量识别已经做

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本文编号：903757