【摘 要】
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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
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学网络中心
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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。
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