一種隨機的人工神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法
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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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