基于遗传神经网络的P2P流量识别系统

摘要：

考虑到传统BP神经网络在进行P2P流量识别时,具有系统识别速度慢、精度低,神经网络自身容易陷入局部最小值等问题,使用遗传算法对BP神经网络进行优化.遗传算法具有较强的自适应性和鲁棒性,因此使用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化处理,能够有效提高神经网络的性能.建立基于遗传神经网络的识别系统,采集处理大量样本数据,对识别系统进行训练和测试.研究结果表明,基于遗传神经网络的P2P流量识别系统具有识别精度高、识别速度快等优点,相比传统BP神经网络,其识别性能有明显提高.

关键词：遗传算法、P2P、流量识别、BP神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TN711-34;TP393(基本电子电路)

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：117-120