项目简介
项目名称
基于不可分小波核函数支持向量机的对等网络流量识别
项目批准号
61170135
学科分类
F020508
信息科学部
_计算机科学
_计算机应用技术
_模式识别理论及应用
资助类型
信息科学
负责人
王春枝
依托单位
湖北工业大学
批准年份
2011
起止时间
201201-201512
批准金额
55.00万元
摘要
准确地识别网络中对等网络（简称P2P）流量有利于合理利用互联网基础设施，为用户提供服务质量（简称QoS）保证。目前,常见的P2P流量识别的方法难以在计算效率和识别正确率之间保持较好的平衡。本项目以不可分小波核函数支持向量机在对等网络流量识别中的应用为基本背景，以提高P2P流量识别正确率和计算效率为切入点，探索鲁棒性和实时性相融合的P2P流量识别方法。主要内容包括：基于时间和信任的流量采样，使能够检测到的信息和过滤效果最大化，提高识别模型性能；将单个流行为特征和多个流之间特征结合来识别P2P流量，引入智能计算技术,更好的选择合适的P2P的流量特征集；构造新的不可分小波，研究基于不可分小波核的支持向量机算法来提高P2P流量识别精度，能够在小样本下、实时高效地识别P2P流量，并将上述研究成果集成到本项目开发的P2P流量识别平台进行分析、对比和验证为P2P流量识别提供理论和技术支持。
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