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为提高分类模型的稳定性,提出基于决策树分类器集成方案用以识别流量。模型首先利用特征选择方法（FCBF）提取最优分类特征信息,按Bagging随机抽样原理形成5个子分类器,依少数服从多数原则生成决策模型。利用两种实验方案在公开数据集上进行测试,结果表明提出的方案比贝叶斯、基于核密度估计贝叶斯方案具有更好的稳定性、模型分类准确率和P2P流量识别准确率,并对此现象进行了解释。