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基于行为分析的P2P流媒体业务识别方法研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景第9页
    1.2 研究现状第9-12页
    1.3 论文结构第12-13页
第二章 P2P流媒体系统结构与原理第13-21页
    2.1 P2P流媒体系统结构第13-15页
    2.2 系统节点通信过程第15-16页
    2.3 Peer交互过程中关键技术第16-18页
        2.3.1 Gossip协议第16-17页
        2.3.2 视频分发协议第17-18页
    2.4 特性总结第18-19页
    2.5 本章小结第19-21页
第三章 基于贝叶斯分类的识别算法第21-37页
    3.1 贝叶斯分类器原理第21-23页
    3.2 特性选取第23-28页
    3.3 样本形成第28-30页
    3.4 基于贝叶斯分类识别算法结构第30-33页
    3.5 算法性能分析第33-35页
        3.5.1 参数估计第33-34页
        3.5.2 算法开销第34页
        3.5.3 识别率第34-35页
        3.5.4 误识别率第35页
    3.6 本章小结第35-37页
第四章 基于特征量匹配的识别算法第37-51页
    4.1 特征量匹配算法原理第37-38页
    4.2 特性选取第38-44页
        4.2.1 数据请求比特性第38-39页
        4.2.2 BM信息比特性第39-40页
        4.2.3 数据信息比特性第40-42页
        4.2.4 满负载分组比第42页
        4.2.5 Tracker端口特性第42-43页
        4.2.6 平均分组长度特性第43-44页
    4.3 基于特征量匹配的识别算法结构第44-47页
    4.4 算法性能分析第47-49页
        4.4.1 参数估计第47-48页
        4.4.2 识别率第48页
        4.4.3 误识别率第48-49页
    4.5 本章小结第49-51页
第五章 P2P流媒体流量识别系统结构及测试第51-63页
    5.1 系统结构第51-54页
        5.1.1 数据预处理第51-52页
        5.1.2 流表操作第52-53页
        5.1.3 识别模块第53-54页
        5.1.4 输出结果第54页
    5.2 测试结果第54-61页
        5.2.1 测试环境及数据说明第55-56页
        5.2.2 识别率测试第56-57页
        5.2.3 误识别率测试第57-59页
        5.2.4 实时性测试第59-61页
    5.3 本章总结第61-63页
第六章 总结与展望第63-65页
参考文献第65-67页
附录第67-69页
致谢第69-71页
发表论文和科研情况第71页

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