【摘要】：針對復雜網絡環(huán)境下網絡流監(jiān)測(分類)問題,為實現多個類別直接分類以及提高學習方法的訓練速度,提出了一種隨機的人工神經網絡學習方法。該方法借鑒平面高斯(PG)神經網絡模型,引入隨機投影思想,通過計算矩陣偽逆的方法解析獲得網絡連接矩陣,理論上可證明該網絡具有全局逼近能力。在人工數據和標準網絡流監(jiān)測數據上進行了實驗仿真,與同樣采用隨機方法的極限學習機(ELM)和PG網絡相比,分析與實驗結果表明:1)由于繼承了PG網絡的幾何特性,對平面型分布數據更為有效;2)采用了隨機方法,訓練速度與ELM相當,但比PG網絡快得多;3)三種方法中,該方法更有利于解決網絡流監(jiān)測問題。
文內圖片：
圖片說明：人工數據集PlaneLine分布示意圖
[Abstract]:In order to realize the direct classification of multiple categories and improve the training speed of learning methods, a stochastic artificial neural network learning method is proposed to solve the problem of network flow monitoring (classification) in complex network environment. Based on the planar Gaussian (PG) neural network model and the idea of random projection, the connection matrix of the network is obtained analytically by calculating the pseudo-inverse of the matrix. It can be proved theoretically that the network has the ability of global approximation. The experimental simulation is carried out on artificial data and standard network flow monitoring data. compared with (ELM) and PG networks, which also use stochastic method, the analysis and experimental results show that: 1) because of inheriting the geometric characteristics of PG network, it is more effective for planar distribution data, 2) the training speed is similar to that of ELM, but much faster than that of PG network. 3) among the three methods, this method is more helpful to solve the problem of network flow monitoring.
【作者單位】： 南京林業(yè)大學信息科學技術學院;東南大學計算機科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61375057) 江蘇高校品牌專業(yè)建設工程資助項目~~
【分類號】：TP393.06;TP183

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