基于决策树的隧道识别技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·课题背景 | 第8-13页 |
| ·IPv6概述 | 第8-10页 |
| ·IPv4到IPv6的过渡技术 | 第10-11页 |
| ·隧道的特点及安全性 | 第11-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 隧道分类和数据识别方法 | 第16-23页 |
| ·隧道识别的意义 | 第16页 |
| ·隧道的分类 | 第16-19页 |
| ·按照隧道的网络层次分类 | 第16-18页 |
| ·IPv6overIPv4隧道分类 | 第18-19页 |
| ·按照配置方式分类 | 第19页 |
| ·当前流量识别的方法 | 第19-21页 |
| ·流量识别方法分类 | 第19-20页 |
| ·当前隧道识别方法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于决策树的隧道识别 | 第23-43页 |
| ·数据分类中的决策树算法 | 第23-33页 |
| ·决策树概述 | 第23-24页 |
| ·决策树算法的基本思想 | 第24页 |
| ·决策树分类算法的特点及优劣 | 第24-25页 |
| ·ID3算法 | 第25-26页 |
| ·CLS算法 | 第26-27页 |
| ·C4.5算法 | 第27-29页 |
| ·SLIQ算法 | 第29-31页 |
| ·SPRINT算法 | 第31-32页 |
| ·几种算法的比较 | 第32-33页 |
| ·基于C4.5的隧道识别技术 | 第33-42页 |
| ·隧道特征的提取 | 第33-34页 |
| ·数据准备 | 第34-35页 |
| ·数据预处理 | 第35-36页 |
| ·决策树的建立 | 第36-40页 |
| ·决策树提取分类规则 | 第40-41页 |
| ·正确度分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 系统实现及实验结果分析 | 第43-53页 |
| ·隧道识别系统实现 | 第43-47页 |
| ·实验环境 | 第47-48页 |
| ·实验测试步骤 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
