【摘 要】
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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
【机 构】
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桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学计算机科学与工程学院
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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。
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