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随着P2P快速增长带来的网络拥塞等诸多问题,准确识别P2P流量对流量控制具有重要的实际意义。提出利用PCA特征选择方法选择最优特征子集,使用概率神经网络方法对P2P流量与常规流量进行分类。实验结果表明,该方法的分类精确度与准确度有了明显的提高。
基于PCA-概率神经网络的P2P流量分类方法研究
【摘 要】
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随着P2P快速增长带来的网络拥塞等诸多问题,准确识别P2P流量对流量控制具有重要的实际意义。提出利用PCA特征选择方法选择最优特征子集,使用概率神经网络方法对P2P流量与常规
【机 构】
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太原理工大学信息化管理与建设中心,解放军66410部队通信管理中心
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2011年7期
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