基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡流量識別模型
所屬分類：技術論文
上傳者：aet
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文檔介紹：提出了一種基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡流量識別方法。根據(jù)實際網(wǎng)絡中的流量數(shù)據(jù)，建立了一個基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的流量識別模型。先介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結構設計及學習算法，針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在隱節(jié)點過多的情況下算法過于復雜的缺點，采用了優(yōu)化的算法計算隱含層節(jié)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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