| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究的目的与意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究内容和论文组织结构 | 第11-14页 |
| 第2章 P2P 流量识别技术与优化模型 | 第14-23页 |
| ·P2P 网络的发展及特点 | 第14-17页 |
| ·P2P 网络的发展 | 第14-16页 |
| ·P2P 网络的特点 | 第16-17页 |
| ·P2P 流量识别技术 | 第17-20页 |
| ·基于端口号的识别方法 | 第18-19页 |
| ·基于深层数据包的识别方法 | 第19-20页 |
| ·基于流量特征的识别方法 | 第20页 |
| ·基于机器学习的识别方法 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于菌群优化算法和 SVM 的 P2P 流量识别 | 第23-43页 |
| ·菌群优化算法基本原理 | 第23-27页 |
| ·趋化 | 第24-25页 |
| ·复制 | 第25-26页 |
| ·驱散 | 第26页 |
| ·菌群优化算法基本流程 | 第26-27页 |
| ·支持向量机技术 | 第27-34页 |
| ·分类超平面 | 第28-31页 |
| ·常见的核函数 | 第31-32页 |
| ·基于 SVM 的 P2P 流量识别方法 | 第32-34页 |
| ·基于菌群优化算法的 SVM 参数优化方法 | 第34-37页 |
| ·基于菌群优化算法的 SVM 优化方法 | 第34-36页 |
| ·基于菌群优化算法的 SVM 参数优化 | 第36-37页 |
| ·P2P 流量识别仿真结果与分析 | 第37-42页 |
| ·实验环境 | 第37页 |
| ·实验步骤 | 第37-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于菌群和小波 SVM 的 P2P 流量识别 | 第43-52页 |
| ·小波分析基本原理 | 第43-46页 |
| ·小波的多尺度分析 | 第43-44页 |
| ·小波与非平稳信号 | 第44-45页 |
| ·常见的小波核函数 | 第45-46页 |
| ·基于菌群和小波 SVM 的 P2P 流量识别 | 第46-48页 |
| ·小波 SVM 的构造条件 | 第46页 |
| ·小波 SVM 的构造方法 | 第46-47页 |
| ·基于菌群和小波 SVM 的 P2P 流量识别的步骤 | 第47-48页 |
| ·P2P 流量识别仿真结果与分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-53页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
