基于决策树的网络流量分类系统的设计与实现

摘要	第1-6页
Abstract	第6-7页
目录	第7-9页
第一章 绪论	第9-15页
·研究背景与意义	第9-10页
·国内外研究现状	第10-13页
·论文的主要研究内容	第13-15页
第二章 网络流量分类技术概述	第15-29页
·网络流量概述	第15-17页
·网络流量分类模型	第17-20页
·基于端口的网络流量分类模型	第17页
·基于深度包检测的网络流量分类模型	第17-19页
·基于机器学习的网络流量分类模型	第19-20页
·基于机器学习的流量分类	第20-24页
·基于机器学习的流量分类方法	第20-22页
·有监督分类器比较	第22-24页
·特性选择的基本模型	第24-27页
·本章小结	第27-29页
第三章 网络流量分类系统的设计	第29-39页
·系统流程设计	第29-31页
·系统功能结构	第31-33页
·系统线程结构	第31-32页
·功能模块结构	第32-33页
·主要数据结构	第33页
·网络流量的特性选择	第33-36页
·基于机器学习的特性选择	第33-34页
·特性选择搜索算法	第34-36页
·决策树分类模型	第36-37页
·本章小结	第37-39页
第四章 流量分类系统的实现	第39-55页
·系统评估依据	第39-40页
·提取流量特性	第40-49页
·采集网络流量	第40-41页
·统计流量特性	第41-45页
·筛选分类特性	第45-49页
·构造决策树分类器	第49-50页
·网络流量分类	第50-53页
·本章小结	第53-55页
第五章 总结与展望	第55-57页
·总结	第55页
·展望	第55-57页
参考文献	第57-59页
致谢	第59-61页
个人简历、在学期间发表的论文与研究成果	第61页