基于人工蜂群算法和小波SVM的P2P流量识别方法研究

目录

声明

第 1 章引 言

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容

1.4内容安排

第 2 章基本理论基础概述

2.1 支持向量机

2.1.1 支持向量机概述

2.1.2 支持向量机的基本原理

2.2 遗传算法

2.3粒子群算法

2.4 人工蜂群算法

2.5 本章小结

第 3 章基于人工蜂群算法的 P2P 流量特征选择方法

3.1 P2P流量特征选择

3.1.1 P2P流量特征

3.1.2 特征选择

3.2 P2P流量特征选择方法

3.2.1 基于GA的 P2P流量特征选择方法

3.2.2 基于PSO的P2P流量特征选择方法

3.2.3 基于ABC的P2P流量特征选择方法

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第 4 章基于 ABC 和小波 SVM的 P2P 流量识别

4.1小波分析理论基础

4.1.1 小波的多尺度分析

4.2 小波支持向量机模型

4.2.1 小波核函数

4.2.2 SVM参数的优化

4.2.3 小波SVM的P2P流量识别方法

4.3 SVM参数优化及 P2P 流量识别

4.3.1 基于GA的 SVM参数优化方法

4.3.2 基于PSO的SVM参数优化方法

4.3.3 基于ABC的SVM参数优化方法

4.4 仿真结果分析

4.4.1 实验环境

4.4.2 实验的方法

4.4.3 实验的评价标准

4.4.4 实验数据的分析与结果验证

4.5 本章小结

第 5 章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

附 录