文献类型：期刊文章

作　　者：王俊士[1]

机构地区：[1]河南大学濮阳工学院数学与信息工程系,河南濮阳457000

出　　处：《科技通报》

年　　份：2016

卷　　号：32

期　　号：5

起止页码：142-146

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在大型网络系统中,会因为网络拥堵或者病毒入侵产生网络异常流量,通过对网络异常流量的监控系统设计保障网络的安全稳定。传统的网络异常流量监控系统采用BP神经网络控制算法,由于BP神经网络的结构单一性,对异常流量中干扰性较强的数据难以有效检测发现,提出一种基于改进的模糊PID控制的网络流量异常监控系统设计方法,在流量传输模型和时间序列分析模型构建的基础上,提取异常流量序列的定量递归熵特征,采用模糊PID神经网络控制方法进行流量监控系统设计,把监控到的异常流量通过链路信道回馈给输出层。仿真结果表明,采用该方法进行网络异常流量监控,能准确检测出异常的频谱特征,从而在时域上进行追溯定位,实现流量异常点的准确检测,对异常流量的准确检测概率比传统方法高。

关 键 词：模糊PID控制 网络 异常流量  监控系统

分 类 号：TP393]