李丹
- 作品数：3 被引量：137H指数：2
- 供职机构：北京邮电大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于聚类算法的实时IP流量识别技术研究
- 2012年
- 文章首先对基于机器学习算法的流特征分类方法研究现状进行了总结,对相关背景知识做了介绍。在特征集选择方面,依据选取的基础特征集所表达特点的不同采用独立的归一化度量准则。在聚类算法方面,根据DBSCAN和BIRCH算法的特性,提出了一种结合DBSCAN和BIRCH算法的改进算法;实验结果表明,与使用原始特征集分类相比,基于归一化特征集的分类处理时间缩短、全局准确率提高,而且改进的算法比传统BIRCH算法的精确率和召回率都明显提高。
- 安文娟李丹辛阳
- 关键词：聚类算法
- 新的混沌粒子群优化算法被引量：128
- 2012年
- 针对传统粒子群算法初期收敛较快,而在后期容易陷入早熟、局部最优的特点,提出了一种新的混沌粒子群优化算法,不同于己有的混沌粒子群算法的简单粒子序列替换,该算法将混沌融入到粒子运动过程中,使粒子群在混沌与稳定之间交替运动,逐步向最优点靠近。并提出了一种新的混沌粒子群数学模型,进行了非线性动力学分析。数值测试结果表明该方法能跳出局部最优,极大提高了计算精度,进一步提高了全局寻优能力。
- 胥小波郑康锋李丹武斌杨义先
- 关键词：粒子群混沌混沌粒子群优化算法
- 基于并行BP神经网络的路由查找算法被引量：9
- 2012年
- 结合Bloom-filter算法和并行反向传播神经网络,提出了一种新的基于并行神经网络的路由查找算法(BFBP)。该算法满足路由查找的需求,只需学习路由条目的网络ID,且易于扩展到IPv6地址查询。研究结果表明,相比于己有的神经网络路由查找方法,该算法需要学习的条目数平均减少了520倍,提高了学习效率,为神经网络应用于路由查找创造了有利条件。
- 胥小波郑康锋李丹杨义先钮心忻
- 关键词：神经网络路由查找
