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基于徑向基函數神經網絡的網絡流量識別模型
所屬分類:
技術論文
上傳者:
aet
文檔大?。?span>366 K
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文檔介紹:
提出了一種基于徑向基函數神經網絡的網絡流量識別方法。根據實際網絡中的流量數據,建立了一個基于RBF神經網絡的流量識別模型。先介紹了RBF神經網絡的結構設計及學習算法,針對RBF神經網絡在隱節點過多的情況下算法過于復雜的缺點,采用了優化的算法計算隱含層節點。仿真實驗證明,該模型具有較好的準確率、低復雜度、高識別效果和良好的自適應性。
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