多媒体业务OoE建模及会话流分类
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究重点及目的 | 第10-14页 |
| 1.2.1 QoS研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 QoE研究目的及意义 | 第11-12页 |
| 1.2.3 多媒体流分类相关介绍 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容及各章安排 | 第14-16页 |
| 第二章 QoE、流分类相关理论简介 | 第16-26页 |
| 2.1 QoE概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 网络层QoS参数 | 第17-18页 |
| 2.1.2 应用层QoS参数 | 第18-19页 |
| 2.2 多媒体QoE评价度量方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 主观评价方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 客观评价方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 伪客观评价方法 | 第21页 |
| 2.3 韦伯-费希纳定律 | 第21-22页 |
| 2.4 流分类的算法过程 | 第22-24页 |
| 2.4.1 多媒体业务流分析及特征选择 | 第22-24页 |
| 2.5 机器学习简介 | 第24-25页 |
| 2.5.1 机器学习算法 | 第24-25页 |
| 2.5.2 监督学习算法 | 第25页 |
| 2.5.3 非监督学习算法 | 第25页 |
| 2.5.4 半监督学习算法 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进的QoE模型及分析 | 第26-49页 |
| 3.1 Wireshark简介 | 第26页 |
| 3.2 特征提取 | 第26-28页 |
| 3.2.1 平均包时间间隔 | 第27页 |
| 3.2.2 时延抖动 | 第27页 |
| 3.2.3 吞吐量 | 第27-28页 |
| 3.3 无量纲处理 | 第28-29页 |
| 3.4 矢量量化 | 第29-31页 |
| 3.5 QoE模型及改进 | 第31-33页 |
| 3.6 QoE试验结果及分析 | 第33-48页 |
| 3.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 会话类流分类 | 第49-61页 |
| 4.1 特征的相关性分析 | 第49-51页 |
| 4.1.1 信息增益率 | 第49-50页 |
| 4.1.2 皮尔森相关系数 | 第50页 |
| 4.1.3 斯皮尔曼相关系数 | 第50-51页 |
| 4.2 数据集的统计值 | 第51-52页 |
| 4.3 决策树算法 | 第52-54页 |
| 4.3.1 ID3算法 | 第52-53页 |
| 4.3.2 C4.5 决策树算法 | 第53-54页 |
| 4.4 流分类评价指标 | 第54页 |
| 4.5 基于MOS概率分布的众数的特征选择 | 第54-57页 |
| 4.6 会话类混合流分类实验结果及分析 | 第57-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 总结 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第67-68页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
