基于PSO-混合核函数的SOM网络流量分类研究

• 作者: 李娟 李涛
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织神经网络 混合核函数 粒子群算法 参数优化 网络流量
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与通信
• 页码范围: 117-120,125
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 5402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.11.027

摘要

针对基于核函数的自组织特征映射SOM(Self-organizing feature Map)算法中核函数的单一性选取和核函数参数的不确定性,提出一种基于PSO-混合核函数的SOM算法.用两种核函数混合构造新的核函数,采用改进的粒子群算法PSO对核函数中的参数以及两种核函数的混合参数进行优化确定,并应用于网络流量数据.实验结果表明,基于PSO-混合核函数的SOM算法,相对于传统的SOM算法以及单一核函数SOM算法,分类的可靠性和稳定性有明显的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李涛	南京信息工程大学电子与信息工程学院	67	382	9.0	18.0
2	李娟	南京信息工程大学电子与信息工程学院	6	38	2.0	6.0