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基于神经网络的网络异常研究与实现
文献摘要：
论文首先根据网络数据特征、异常特点,提出了网络异常诊断的目标,在对比分析神经网络算法后,根据网络异常特征,选取免疫聚类算法来构建网络异常分析模型,根据模型设计了相应的异常分析算法.免疫聚类算法充分利用了网络设备离散特征,同时产生的网络数据具有连续性,把采集的数据构建成向量,根据向量值,计算出每个时间点的数据特征值,然后根据检测器来分析出产生异常的网络设备.其次,根据网络流量设备分流且具有转发特征,设计了免疫约束的网络流量分析模型,从流量数据约束行为、节点的权重等进行分析,完成了网络流量异常检测和分析.
文献关键词：
网络异常;神经网络;免疫聚类算法;故障分析
中图分类号：
作者姓名：
郭稼逸
作者机构：
南京邮电大学(仙林校区),江苏南京 210023
文献出处：
引用格式：
[1]郭稼逸-.基于神经网络的网络异常研究与实现)[J].软件,2022(09):4-6
A类：
免疫聚类算法
B类：
网络异常,研究与实现,网络数据,数据特征,异常诊断,神经网络算法,异常特征,建网,异常分析,模型设计,网络设备,检测器,出产,转发,网络流量分析,流量数据,网络流量异常检测,故障分析
AB值：
0.269805
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