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采用改进LM算法的网络流量分类方法
引用本文:胡婷,王勇,陶晓玲.采用改进LM算法的网络流量分类方法[J].计算机工程与应用,2011,47(28):65-68.
作者姓名:胡婷  王勇  陶晓玲
作者单位:1. 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,广西桂林,541004
2. 桂林电子科技大学网络中心,广西桂林,541004
基金项目:国家自然科学基金(No.61163058); 广西研究生创新项目(No.2010105950812M21)~~
摘    要:针对传统的流量分类方法准确率低、开销大、应用范围受限等问题,提出一种有效的网络流量分类方法(GA-LM)。该方法将基于神经网络的分类方法作为网络流量的分类模型,采用L-M算法构造分类器,并用遗传算法优化网络初始连接权值,加速了网络收敛过程,提高了分类性能。通过对收集到的实际网络流量数据进行分类,实验结果表明GA-LM比标准BP算法和L-M算法的收敛速度快,具有较好的可行性和高准确性,从而可有效地用于网络流量分类中。

关 键 词:流量分类  统计特征  误差反向传播  Levenberg-Marquardt算法  遗传算法
修稿时间: 

Method of network traffic classification using improved LM algorithm
HU Ting,WANG Yong,TAO Xiaoling.Method of network traffic classification using improved LM algorithm[J].Computer Engineering and Applications,2011,47(28):65-68.
Authors:HU Ting  WANG Yong  TAO Xiaoling
Affiliation:HU Ting1,WANG Yong1,TAO Xiaoling21.College of Computer Science and Engineering,Guilin University of Electronic Technology,Guilin,Guangxi 541004,China 2.Network Center,China
Abstract:In order to solve the problems in current work that rely on the traditional method of traffic classification,such as low accuracy,limited application region,an effective approach for network traffic classification named GA-LM is proposed. This method employs the classification method based on neural network as the classification model of network traffic,and applies L-M algorithm which is an improved BP algorithms and Genetic Algorithm(GA) that optimizes neural network weights,which will speed up the converg...
Keywords:traffic classification  statistical features  error back propagation  Levenberg-Marquardt algorithm  genetic algorithm
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