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一種隨機的人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法

大小:0.77 MB 人氣: 2017-12-05 需要積分:1

  針對復雜網(wǎng)絡環(huán)境下網(wǎng)絡流監(jiān)測(分類)問題,為實現(xiàn)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(jīng)網(wǎng)絡學習方法。該方法借鑒平面高斯(PG)神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡連接矩陣,理論上可證明該網(wǎng)絡具有全局逼近能力。在人工數(shù)據(jù)和標準網(wǎng)絡流監(jiān)測數(shù)據(jù)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(wǎng)絡相比,分析與實驗結(jié)果表明:1)由于繼承了PC網(wǎng)絡的幾何特性,對平面型分布數(shù)據(jù)更為有效;2)采用了隨機方法,訓練速度與ELM相當,但比PC網(wǎng)絡快得多;3)三種方法中,該方法更有利于解決網(wǎng)絡流監(jiān)測問題。
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