网络层析成像若干关键技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-23页 |
| 第一章 绪论 | 第23-52页 |
| ·网络测量所面临的挑战 | 第23-24页 |
| ·网络层析成像研究内容及意义 | 第24-26页 |
| ·网络层析成像研究概述 | 第26-47页 |
| ·网络层析成像基础 | 第26-29页 |
| ·系统模型 | 第26-28页 |
| ·测量框架 | 第28-29页 |
| ·关键假设 | 第29页 |
| ·网络链路级参数估计研究概述 | 第29-33页 |
| ·多播链路级参数估计技术 | 第31-32页 |
| ·单播链路级参数估计技术 | 第32-33页 |
| ·网络OD流强度估计研究概述 | 第33-39页 |
| ·无先验方法 | 第34-36页 |
| ·确定性分布模型先验方法 | 第36-38页 |
| ·智能先验模型方法 | 第38-39页 |
| ·网络拓扑结构估计研究概述 | 第39-44页 |
| ·多播网络拓扑结构估计技术 | 第40-42页 |
| ·单播网络拓扑结构估计技术 | 第42-44页 |
| ·网络流量分类研究概述 | 第44-47页 |
| ·基于接入网络类型的互联网流量分类 | 第45-46页 |
| ·基于网络应用类型的互联网流量分类 | 第46-47页 |
| ·本文研究内容与创新点 | 第47-50页 |
| ·课题来源与研究内容 | 第47-49页 |
| ·研究成果 | 第49-50页 |
| ·论文结构 | 第50-52页 |
| 第二章 基于递归神经网络的非平稳网络延迟层析成像 | 第52-64页 |
| ·研究背景 | 第52-53页 |
| ·非平稳网络延迟层析成像 | 第53-55页 |
| ·测量框架 | 第53-54页 |
| ·非平稳网络延迟层析成像模型 | 第54-55页 |
| ·基于RMLP网络的网络延迟估计方法 | 第55-59页 |
| ·RMLP网络结构 | 第55-57页 |
| ·RMLP训练算法 | 第57-59页 |
| ·性能评价 | 第59页 |
| ·仿真与分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第三章 基于包群的单播丢包网络层析成像 | 第64-75页 |
| ·研究背景 | 第64-65页 |
| ·系统模型 | 第65-66页 |
| ·网络模型 | 第65-66页 |
| ·网络丢包层析成像模型 | 第66页 |
| ·基于包群的丢包估计算法 | 第66-71页 |
| ·基于包群的丢包估计算法 | 第67-69页 |
| ·一般树状网络拓扑结构的丢包估计算法 | 第69-70页 |
| ·估计算法性能分析 | 第70-71页 |
| ·仿真与分析 | 第71-74页 |
| ·本章小节 | 第74-75页 |
| 第四章 基于递归神经网络的OD流矩阵追踪算法 | 第75-89页 |
| ·研究背景 | 第75-76页 |
| ·问题描述 | 第76-78页 |
| ·网络层析成像问题描述:以简单星型拓扑为例 | 第76-77页 |
| ·黑盒子模型追踪流量矩阵 | 第77-78页 |
| ·基于RMLP网络OD流估计方法 | 第78-82页 |
| ·RMLP网络结构 | 第78-79页 |
| ·RMLP训练算法 | 第79-80页 |
| ·基于递归神经网络的OD流估计算法 | 第80-82页 |
| ·性能评价 | 第82页 |
| ·仿真与分析 | 第82-88页 |
| ·本章小结 | 第88-89页 |
| 第五章 基于混合高斯的快速网络拓扑结构估计算法 | 第89-104页 |
| ·研究背景 | 第89-90页 |
| ·问题描述 | 第90-94页 |
| ·网络模型 | 第90-91页 |
| ·网络测量框架 | 第91-92页 |
| ·网络拓扑结构估计模型 | 第92-94页 |
| ·基于高斯混合模型的快速拓扑结构估计算法 | 第94-99页 |
| ·高斯混合模型 | 第94-95页 |
| ·分层拓扑似然函数 | 第95-96页 |
| ·快速拓扑结构估计算法 | 第96-98页 |
| ·性能评价 | 第98-99页 |
| ·仿真与分析 | 第99-103页 |
| ·本章小结 | 第103-104页 |
| 第六章 基于高斯混合模型的互联网流量半监督分类 | 第104-120页 |
| ·研究背景 | 第104-105页 |
| ·问题描述 | 第105-110页 |
| ·高斯混合模型描述 | 第106-107页 |
| ·利用GMM进行互联网流量分类的驱动 | 第107-108页 |
| ·GMM参数的MAP估计 | 第108-109页 |
| ·影响GMM算法性能的几个因素 | 第109-110页 |
| ·基于GMM模型的网络流量半监督分类算法 | 第110-115页 |
| ·数据描述 | 第110-111页 |
| ·特征选择和EM聚类算法(FSSCEM) | 第111-113页 |
| ·类的标识 | 第113-114页 |
| ·性能评价的量度 | 第114-115页 |
| ·实验与分析 | 第115-119页 |
| ·本章小结 | 第119-120页 |
| 第七章 结束语 | 第120-123页 |
| ·全文总结 | 第120-121页 |
| ·进一步研究工作 | 第121-123页 |
| 致谢 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 个人简历 | 第134-135页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第135-136页 |
| 攻博期间参加的科研项目 | 第136页 |
