一种基于BP网络的流量分类方法

• 作者: 胡婷 陶晓玲
• 来源期刊: 桂林理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 流量分类 BP网络 遗传算法 自适应学习率
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 页码范围: 431-435
• 分类号: TP393.09
• 字数: 3281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-9057.2010.03.022

摘要

针对传统的网络流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出了一种基于BP网络的流量分类方法.该方法改进了标准的BP网络算法,采用基于Lyapunov函数得到的自适应学习率,并引入遗传算法优化网络的初始连接权值和阈值,使网络避免陷入局部最小,加速了网络收敛过程.实验结果表明,采用改进的BP网络算法来处理网络流量分类问题具有明显的优势:该方法的收敛速度和拟合精度均优于标准BP算法,而且流量分类准确率高于NB算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡婷	桂林电子科技大学计算机科学与工程学院	7	57	4.0	7.0
2	陶晓玲	桂林电子科技大学信息与通信学院	48	339	10.0	15.0