基于神经网络的P2P流量识别方法
研究P2P流量的识别对于P2P网络的管理具有十分重要的意义,针对当前P2P流量的识别方法存在的误差大,识别结果不稳定等缺陷,为了改善P2P流量的识别效果,提出神经网络的P2P流量的识别方法.首先采集P2P流量数据,并对其进行预处理,建立P2P流量的识别样本集合;然后根据P2P流量的识别学习,神经网络进行训练,建立P2P流量的识别模型;最后采用VC++编程实现P2P流量的识别实验.实验结果表明,基于神经网络的P2P流量识别精度高,识别结果十分稳定,且P2P流量的识别效率高,可以对P2P流量进行在线管理,具有较高的实际应用价值.
P2P网络、流量数据集、神经网络、预处理、识别实验
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TP393.07(计算技术、计算机技术)
2021-04-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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