基于遗传神经网络的P2P流量识别系统

发布时间：2017-10-07 06:16

  本文关键词：基于遗传神经网络的P2P流量识别系统

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【摘要】：考虑到传统BP神经网络在进行P2P流量识别时,具有系统识别速度慢、精度低,神经网络自身容易陷入局部最小值等问题,使用遗传算法对BP神经网络进行优化。遗传算法具有较强的自适应性和鲁棒性,因此使用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化处理,能够有效提高神经网络的性能。建立基于遗传神经网络的识别系统,采集处理大量样本数据,对识别系统进行训练和测试。研究结果表明,基于遗传神经网络的P2P流量识别系统具有识别精度高、识别速度快等优点,相比传统BP神经网络,其识别性能有明显提高。
【作者单位】： 四川信息职业技术学院;
【关键词】： 遗传算法 PP 流量识别 BP神经网络
【分类号】：TP393.06;TP18
【正文快照】： 随着计算机科学技术的不断发展与进步,P2P技术已经广泛应用于网络视频音频多媒体播放、网络文件共享以及数据传输等领域,P2P技术不断吸引了越来越多的网络用户、网络应用服务开发者以及提供商的目光,各种各样的基于P2P技术的网络应用和服务不断涌现,为人们在网络中提供了便利

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本文编号：987365