基于决策树的网络终端设备识别方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 决策树分类算法 | 第16-24页 |
| 2.1 决策树算法简介 | 第16-18页 |
| 2.2 常见决策树算法 | 第18-22页 |
| 2.2.1 ID3算法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 C4.5算法 | 第19-20页 |
| 2.2.3 CART | 第20-21页 |
| 2.2.4 其他决策树算法 | 第21-22页 |
| 2.3 决策树剪枝方法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 预剪枝算法 | 第22页 |
| 2.3.2 后剪枝算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于决策树的NAT设备识别 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 NAT设备检测技术现状 | 第25-27页 |
| 3.2.1 基于标识的识别 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于流量特征的检测技术 | 第26-27页 |
| 3.3 基于应用的NAT识别技术 | 第27-31页 |
| 3.3.1 基于应用的检测技术 | 第27-28页 |
| 3.3.2 应用特征提取 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于应用的决策树NAT识别模型 | 第29-31页 |
| 3.4 实验分析 | 第31-33页 |
| 3.5 未来研究 | 第33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于C4.5决策树的手持与非手持设备识别 | 第34-47页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 流量区分模型 | 第35-40页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第40-45页 |
| 4.4 未来研究 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于决策树的网络终端设备识别模型 | 第47-55页 |
| 5.1 网络终端设备识别模型 | 第47-49页 |
| 5.2 模型应用实验 | 第49-52页 |
| 5.3 模型分析 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士期间取得的学术成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
