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一种基于神经网络与证据理论融合的P2P业务感知模型

作者:顾成杰 张顺颐 黄河 孙雁飞神经网络证据理论业务感知p2p

摘要:提出了一种基于神经网络与证据理论融合的P2P业务感知模型,该模型利用神经网络的非线性逼近能力和自学习能力,获取证据理论所需的基本概率值;并通过证据理论的数据融合明显提高业务感知准确率。实验结果表明,该模型与现行的P2P业务识别方法相比,能够快速、准确、可靠地识别P2P业务类别,实现合法有效的网络管理和控制,对检测网络异常行为与提高网络安全性具有重要意义。

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中国电子科学研究院学报

《中国电子科学研究院学报》(CN:11-5401/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《中国电子科学研究院学报》主要发表电子信息系统研发和综合集成领域内的技术和学术研究论文。聘请行业内工程院院士等资深专家以及近年来在此领域内卓有成就的中年专家组成编委会。办刊宗旨:注重研究成果,提高理论水平。

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