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基于规则聚集特征的高速包分类算法

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-17页
    1.1 课题的研究背景与意义第12-13页
    1.2 数据包分类研究现状第13-15页
    1.3 课题的主要工作与研究内容第15页
    1.4 论文的组织结构第15-17页
第2章 数据包分类技术综述第17-32页
    2.1 包分类概述第17-18页
    2.2 相关包分类算法第18-29页
        2.2.1 基于软件实现的算法第19-24页
        2.2.2 基于硬件实现的算法第24-28页
        2.2.3 基于聚类实现的算法第28-29页
    2.3 包分类实验平台第29-30页
        2.3.1 PALAC实验平台第29-30页
        2.3.2 ClassBench规则集生成器第30页
    2.4 小结第30-32页
第3章 基于地址前缀长度和聚类的包分类算法第32-46页
    3.1 概述第32-35页
    3.2 规则聚集特征第35-37页
    3.3 基于地址前缀长度和聚类的包分类算法第37-42页
        3.3.1 基于地址前缀长度和聚类的包分类算法构建过程第38-41页
        3.3.2 基于地址前缀长度和聚类的包分类算法搜索过程第41-42页
        3.3.3 基于地址前缀长度和聚类的包分类算法更新过程第42页
    3.4 实验论证与分析第42-45页
        3.4.1 算法内存空间性能的分析第43-44页
        3.4.2 算法查找时间性能的分析第44-45页
        3.4.3 算法更新时间性能的分析第45页
    3.5 小结第45-46页
第4章 基于优先级Trie树的IPv6包分类算法第46-62页
    4.1 概述第46-48页
    4.2 规则和数据包的量化第48-52页
    4.3 基于优先级Trie树的IPv6包分类算法第52-57页
        4.3.1 基于优先级Trie树的IPv6包分类算法构建过程第53-55页
        4.3.2 基于优先级Trie树的IPv6包分类算法搜索过程第55-57页
        4.3.3 基于优先级Trie树的IPv6包分类算法更新过程第57页
    4.4 实验论证与分析第57-61页
        4.4.1 算法内存空间性能的分析第58-59页
        4.4.2 算法查找时间性能的分析第59-60页
        4.4.3 算法更新时间性能的分析第60-61页
    4.5 小结第61-62页
结论第62-64页
    1.本文主要工作第62-63页
    2.下一步工作展望第63-64页
参考文献第64-72页
致谢第72-73页
附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录第73页

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