本文關(guān)鍵詞：分段Hurst指數(shù)感知的流級別分類

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【摘要】：關(guān)于流識別與分類,目前主流的技術(shù)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,核心環(huán)節(jié)是提取有效的特征屬性集。這種方法的假設(shè)條件是,特征不相關(guān),數(shù)據(jù)不相關(guān)。正因?yàn)檫@種假設(shè)的不合理性,使得分類效果有限。雖然已經(jīng)有很多研究在集中解決特征相關(guān)性問題,但數(shù)據(jù)相關(guān)性卻難以突破。因此引入流量分形理論,該理論建立在數(shù)據(jù)相關(guān)性基礎(chǔ)之上。通過對原有理論進(jìn)行必要的修改、調(diào)整以適用于流的分類識別,并用理論證明驗(yàn)證其有效性,最后通過系列實(shí)驗(yàn)體現(xiàn)該方法在粗粒度分類、未知流分類等方面的實(shí)際效果。
【作者單位】： 安徽師范大學(xué)物理與電子信息學(xué)院;南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 流 識別與分類 流量分形 數(shù)據(jù)相關(guān)性 Hurst指數(shù)
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61401004) 安徽省自然科學(xué)基金(No.1508085QF133) 安徽師范大學(xué)創(chuàng)新基金(No.901-741407)
【分類號】：TP393.06
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)流量急速增長,對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行準(zhǔn)確有效的分類識別,以實(shí)施有區(qū)分的服務(wù),可以幫助網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商為用戶提供更好的服務(wù)質(zhì)量、提高網(wǎng)絡(luò)效率,可以增進(jìn)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督和管理,確保網(wǎng)絡(luò)安全、保障網(wǎng)絡(luò)平穩(wěn)運(yùn)行。因此,網(wǎng)絡(luò)流量的識別與分類成為通信領(lǐng)域的重點(diǎn)研究

【相似文獻(xiàn)】

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