通信技术
通信技術
통신기술
COMMUNICATIONS TECHNOLOGY
2012年
6期
113-116,120
,共5页
P2P流量%神经网络%自适应%学习速率%精度
P2P流量%神經網絡%自適應%學習速率%精度
P2P류량%신경망락%자괄응%학습속솔%정도
针对基于神经网络的P2P流量检测问题面临检测精度与样本训练时间相互矛盾的问题,提出了基于自适应的神经网络检测模型.通过对神经网络训练过程中的误差分析,改进神经网络的学习,动态调整神经网络的学习速率,以满足神经网络对预期结果的快速收敛性.详细阐述了应用于P2P流量检测的自适应神经网络构建过程,给出了自适应学习速率的相关计算公式.通过实验测试,结果表明采用自适应的神经网络具有训练速度快,检测精度高的特点,对7种典型P2P的识别精度基本达到了90％以上.
針對基于神經網絡的P2P流量檢測問題麵臨檢測精度與樣本訓練時間相互矛盾的問題,提齣瞭基于自適應的神經網絡檢測模型.通過對神經網絡訓練過程中的誤差分析,改進神經網絡的學習,動態調整神經網絡的學習速率,以滿足神經網絡對預期結果的快速收斂性.詳細闡述瞭應用于P2P流量檢測的自適應神經網絡構建過程,給齣瞭自適應學習速率的相關計算公式.通過實驗測試,結果錶明採用自適應的神經網絡具有訓練速度快,檢測精度高的特點,對7種典型P2P的識彆精度基本達到瞭90％以上.
침대기우신경망락적P2P류량검측문제면림검측정도여양본훈련시간상호모순적문제,제출료기우자괄응적신경망락검측모형.통과대신경망락훈련과정중적오차분석,개진신경망락적학습,동태조정신경망락적학습속솔,이만족신경망락대예기결과적쾌속수렴성.상세천술료응용우P2P류량검측적자괄응신경망락구건과정,급출료자괄응학습속솔적상관계산공식.통과실험측시,결과표명채용자괄응적신경망락구유훈련속도쾌,검측정도고적특점,대7충전형P2P적식별정도기본체도료90％이상.
