【摘 要】
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针对传统流量分类方法存在模型训练速度慢、样本标记成本高和难以满足分类实时性的问题,构建了一种在线的半监督流量分类算法——OSOINN-RBF。首先使用改进的自组织增量神经
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703427)
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针对传统流量分类方法存在模型训练速度慢、样本标记成本高和难以满足分类实时性的问题,构建了一种在线的半监督流量分类算法——OSOINN-RBF。首先使用改进的自组织增量神经网络对数据进行在线增量式的无监督学习,获得代表流量数据分布的SOINN网络,SOINN中节点的权重和半径分别作为径向基网络隐藏层节点的中心和半径;径向基网络能够捕获数据中难以发现的规律性,具有良好的泛化能力和学习收敛速度;最后使用少部分标记样本调节径向基网络输出层的权重,提高径向基网络的分类性能。实验结果证明,与主流分类算法相比,OSOI
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