基于神经网络集成的p2p流量识别研究

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。