流量识别对互联网的网络安全和网络管理领域具有重要意义。作者基于机器学习的识别方法，基于流量的特征属性的影响以及测度之间的相关性，通过建立标准数据集，研究报文抽样、属性选择算法对识别精度的影响，评估分类算法对属性特征在抽样条件下的敏感程度，在此基础上，建立了面向不同环境和需求的多分类器融合流量识别模型。

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