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文檔簡介
1、針對現(xiàn)有模型對P2P流量分類準(zhǔn)確率較低的問題，本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)、半監(jiān)督的深度置信網(wǎng)絡(luò)（Deep Belief Networks，DBN）的流量分類方法，構(gòu)造P2P流量合適的特征空間，建立基于DBN的網(wǎng)絡(luò)流量分類模型，并對模型的隱含節(jié)點個數(shù)和隱含層個數(shù)進(jìn)行選擇，進(jìn)而提高DBN模型對P2P流量的分類準(zhǔn)確率。
本文使用基于進(jìn)程的方式構(gòu)造了P2P流量私有數(shù)據(jù)集，并將此數(shù)據(jù)集和劍橋大學(xué)Moore實驗室、LiWei等人提供的公
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