基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量識別模型
所屬分類：技術(shù)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(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量識別方法,。根據(jù)實際網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù),，建立了一個基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量識別模型,。先介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計及學習算法，針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隱節(jié)點過多的情況下算法過于復(fù)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(fù)雜度,、高識別效果和良好的自適應(yīng)性。
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