【摘 要】
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针对对等网络（Peer-to-Peer,P2P）流量具有的多尺度和突变性等问题,提出了基于小波核函数的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的P2P流量识别算法.进一步,对常用的SVM参数训
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针对对等网络（Peer-to-Peer,P2P）流量具有的多尺度和突变性等问题,提出了基于小波核函数的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的P2P流量识别算法.进一步,对常用的SVM参数训练方法训练时间过长和易陷入局部极优值等缺陷进行分析,使用混沌粒子群算法对SVM参数进行优化以提高参数训练效率和识别准确率.最后利用真实的校园网网络流量数据对所提方法的有效性进行测试,结果表明,相对于使用传统核函数和参数训练方法的支持向量机P2P流量识别方法,所提方法具有更高的P2P流量识别正
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