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大尺度IP骨干网络流量矩阵估计方法研究
大尺度IP骨干网络流量矩阵估计方法研究
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大尺度IP骨干网络流量矩阵估计方法研究
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多尺度下的IP网络流量特征分析与研究.caj
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IP骨干网络流量矩阵估计算法研究 (2010年)
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流量矩阵估计的高度病态特性,使得要精确地估计流量矩阵变得非常困难,如何克服这一问题的病态特性是当前面临的主要挑战。该文研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计问题,并利用BP神经网络的强大建模功能来捕捉流量矩阵的特征,通过将流量矩阵估计描述成约束条件下的最优化过程,能成功地克服这一问题的病态特性。仿真结果表明基于BP神经网络的估计算法具有明显的性能改善。
论文研究-基于多尺度熵方法的网络流量复杂度分析.pdf
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引入多尺度熵方法对路由协议和网络流量复杂度之间的关系进行研究和分析。以经典路由协议AODV及其改进协议AODV-FABL和AODV-CM路由协议引起的网络流量为研究对象,定量分析了其在不同时间尺度下的复杂度。分析结果验证了这些路由协议在小时间尺度下网络流量复杂度高且波动较大,在大时间尺度下网络流量复杂度低且具有长程相关性。指出并分析了这些路由协议的网络流量复杂度与网络拓扑变化速度之间的关系。
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提出了一种大规模通信网络流量异常特征分析的多时间序列数据挖掘方法,把多个网络流量特征参数构成的时间序列作为一个整体进行分析研究,进行多时间序列数据挖掘产生网络流量异常相关的有效关联规则,对整个通信网络的安全威胁进行描述。Abilene网络数据验证了该方法。
多尺度YOLO人脸年龄估计方法研究.pdf
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论文研究-基于广义回归神经网络的流量矩阵估计.pdf
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研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计,通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征,将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程,能成功克服流量矩阵估计的病态特性,获得精确的估计值。仿真结果表明,该估计算法...
基于蚁群算法的煤矿企业计算机网络IP流量矩阵估计
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大尺度分布式流量矩阵研究,胡贝贝,王玉良,随着计算机网络的快速发展,网络的规模越来越复杂,管理网络的难度随之加大。网络管理人员迫切需要掌握关于网络流量的详细情况,
基于广义回归神经网络的流量矩阵估计* (2009年)
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采用一种新的基于盲信号分离(BSS)和序列非线性滤波方法实现多极化合成孔径雷达(SAR)影像相干斑噪声抑制和水体目标快速提取。SAR影像具有强烈乘性相干斑噪声,影像数据为非高斯分布,但其具体分布形式及参数难以获得。利用基于独立分量分析的盲信号分离方法,不需要知道SAR影像的具体分布,通过对数量化将相干斑噪声转化为与图像数据相互独立的加性噪声,从多极化SAR影像中自动分离出图像数据与相干斑噪声,并自
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