基于径向基函数神经网络的网络流量识别模型

• 作者: 刘晓
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 流量识别 流量分类
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 应用奇葩
• 页码范围: 77-79
• 分类号: TP183
• 字数: 1544字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-7720.2012.02.028

摘要

提出了一种基于径向基函数神经网络的网络流量识别方法。根据实际网络中的流量数据，建立了一个基于RBF神经网络的流量识别模型。先介绍了RBF神经网络的结构设计及学习算法，针对RBF神经网络在隐节点过多的情况下算法过于复杂的缺点，采用了优化的算法计算隐含层节点。仿真实验证明，该模型具有较好的准确率、低复杂度、高识别效果和良好的自适应性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓	暨南大学信息科学与技术学院	9	18	3.0	3.0