文献类型：期刊文章

作　　者：孙知信[1,2] 张玉峰[1]

机构地区：[1]南京邮电大学计算机技术研究所,南京210003 [2]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京210093

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(60973140);江苏省自然科学基金项目(BK2009425);江苏省高等学校自然科学基金基础研究项目(08KJB520005);江苏省'六大人才'高峰项目

年　　份：2010

卷　　号：40

期　　号：5

起止页码：1298-1302

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI(收录号：20104113293461)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出一种多维支持向量机(MSVM)训练方法,并建立了一种基于多维支持向量机的P2P网络流量识别模型。该模型利用多维支持向量机作为分类器来识别P2P流量,各种网络流量经过数据捕获模块、特征提取模块、数据预处理模块以及MSVM训练模块将网络流量分类成P2P流量和Non-P2P流量,再经过组建的MSVM支持向量库识别出具体的P2P流量和未知P2P。未知的P2P流量经过数据采集模块、特征提取模块、数据预处理模块以及MSVM训练模块将其特征数据加入MSVM支持向量库,以便将来识别P2P流量。理论分析与数值实验表明,该模型具有较好的实验结果和所期望的识别精确度。

关 键 词：计算机系统结构 对等网络 多维支持向量机(MSVM)  最优超平面

分 类 号：TP393]