基于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量識(shí)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(shí)別方法,。根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的流量數(shù)據(jù)，建立了一個(gè)基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量識(shí)別模型,。先介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)及學(xué)習(xí)算法,，針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隱節(jié)點(diǎn)過多的情況下算法過于復(fù)雜的缺點(diǎn)，采用了優(yōu)化的算法計(jì)算隱含層節(jié)點(diǎn),。仿真實(shí)驗(yàn)證明,，該模型具有較好的準(zhǔn)確率、低復(fù)雜度,、高識(shí)別效果和良好的自適應(yīng)性,。
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