基于模糊神经网络的态势感知学习算法研究

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随着计算机网络和数据科学的不断发展,传统的网络分析和管理已暴露自身短板,现阶段着眼于网络运行态势情况建立完整的感知模型已成为该领域的新需求,因此提出网络运行态势感知这样一个研究的核心问题。网络运行态势感知将通过对态势重要因子的获取、处理、分析、预测等一系列工作,来判断网络整体运行情况以及后续调整网络资源。在该过程中,结合网络数据本身的模糊性、大量性等特点,采用模糊逻辑方法对网络运行数据进行分析,借鉴人工智能方法对其进行建模,都将是网络运行态势感知研究必然的新方向。因此,本文围绕网络运行态势感知这一研究核心,完善了网络运行态势感知模型的建立和指标的选取,提出了主成分分析赋权和模糊逻辑的综合评价方法,采用了模糊神经网络方法对态势感知建立分析模型,聚焦于建模过程中学习参数算法进行了理论研究和实验仿真。本文的主要内容概括如下:1、网络运行态势评估。首先,本文提出了完整的态势感知模型,结合网络拓扑信息和网络流量信息选取出了网络运行情况的重要指标。紧接着使用主成分分析的客观赋权法对多个指标分别赋权,以及利用模糊评估法对每个指标数据进行评估,综合指标权重向量和评估得到的模糊关系矩阵,计算得到代表网络运行态势的态势值。具体在模糊评估部分,本文创新提出了基于聚类方法的隶属函数确定方法,客观得到了较为准确的隶属函数表达式。2、模糊神经网络参数学习算法。本文针对网络态势感知问题,构建了以T-S型模糊神经网络为基础的运行态势感知模型,在模型结构设计上加入了非线性输出激活层以增加模型的表达能力,分别讨论了BP算法和粒子群算法运用到模型参数学习上的各自特点和改进方法,提出了一种结合二者思想的学习算法PSO-BP。本文也完成了对研究的各个参数学习算法的实验仿真和结果分析,验证了各个算法的达优率和迭代次数,以及利用测试数据证明了模型的正确性。
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