BP网络在P2P流量识别中的应用研究的中期报告.docx

该【BP网络在P2P流量识别中的应用研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【BP网络在P2P流量识别中的应用研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。BP网络在P2P流量识别中的应用研究的中期报告此处呈现的是机器翻译,仅供参考。中期报告此报告旨在介绍在P2P流量识别中使用BP神经网络的应用研究的进展情况。本研究的目标是通过使用BP神经网络来识别P2P流量,以提高P2P网络的管理和控制能力。研究进展在研究的前期,我们首先对不同的P2P流量进行了特征提取,并使用了一些传统的机器学****方法来试图将这些流量分为P2P和非P2P。但是,由于P2P流量具有高度动态性和不确定性,这些方法并没有取得令人满意的结果。在研究的后期,我们开始使用BP神经网络来识别P2P流量。我们将流量数据集分为两类:P2P和非P2P。我们在神经网络中使用了四个输入特征:源IP地址,目标IP地址,源端口和目标端口。我们用Python编写了神经网络模型,并使用TensorFlow框架来训练和测试模型。我们进行了多次实验来测试神经网络模型的性能,并选取了最佳模型来进行进一步的测试。最终,我们得出了以下结论:。,我们的最佳模型的准确度达到了96%。,比传统的机器学****方法更具优势。未来展望未来的研究方向包括增加流量数据集的规模、提取更多的特征并尝试其他神经网络模型,以进一步提高P2P流量识别的准确性和性能。结论BP神经网络在P2P流量识别中具有良好的应用前景,我们的实验结果表明BP神经网络可以用于P2P网络管理和控制。虽然还有待进一步研究,但BP神经网络的表现已经证明了其在P2P流量识别中的潜力。