【摘 要】
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提出一种新的基于神经网络集成的P2P流量识别方法，利用CFS特征选择算法提取P2P流量特征，使用动态加权集成方法将6个神经网络集成应用于P2P流量识别。通过在实际网络流数据集上
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学自动化学院
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提出一种新的基于神经网络集成的P2P流量识别方法，利用CFS特征选择算法提取P2P流量特征，使用动态加权集成方法将6个神经网络集成应用于P2P流量识别。通过在实际网络流数据集上与单一BP神经网络、决策树、朴素贝叶斯和支持向量机算法的对比实验，结果表明该方法具有较高的P2P流量识别准确率和稳定性。
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