%0 Journal Article
%T 基于神经网络集成的p2p流量识别研究
%A 徐鹤
%A 王锁萍
%A 王汝传
%A 赵丹
%J 南京邮电大学学报(自然科学版)
%P 79-83
%D 2010
%X 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。
%K 神经网络
%K 集成学习
%K 流量识别
%K p2p
%U http://nyzr.njupt.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201003015&flag=1