基于FPGA的三级网智能流量控制系统的设计与实现
| 表目录 | 第1-8页 |
| 图目录 | 第8-10页 |
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-21页 |
| ·网络流量控制的研究现状 | 第15-17页 |
| ·可编程硬件概述 | 第17-19页 |
| ·进化硬件概述 | 第19-21页 |
| ·主要研究内容及论文结构 | 第21-24页 |
| ·主要研究内容 | 第21-22页 |
| ·论文结构 | 第22-24页 |
| 第二章 网络流量识别技术研究 | 第24-34页 |
| ·网络流量相关基础定义 | 第24-26页 |
| ·数据帧 | 第24-25页 |
| ·数据流 | 第25-26页 |
| ·统一定义判别指标 | 第26页 |
| ·网络流量识别方法 | 第26-32页 |
| ·基于网络端口号映射的识别方法 | 第26-28页 |
| ·基于深度报文检测的识别方法 | 第28-30页 |
| ·基于流统计特征的识别方法 | 第30-31页 |
| ·基于多种识别技术相结合的识别方法 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第三章 基于 FPGA 的可进化硬件研究 | 第34-47页 |
| ·遗传进化算法 | 第34-42页 |
| ·进化计算概述 | 第34-36页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第36-37页 |
| ·基本遗传算法 | 第37-42页 |
| ·遗传进化算法的硬件基础 | 第42-46页 |
| ·FPGA 选型 | 第42-43页 |
| ·典型 FPGA 开发流程 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 三级网智能流量控制系统的设计 | 第47-58页 |
| ·三级网特点分析 | 第47-48页 |
| ·网络流量识别子系统与控制子系统的设计 | 第48-53页 |
| ·基于深度报文检测识别方法的网络流量识别系统架构 | 第48-51页 |
| ·基于遗传算法的网络流量控制系统架构 | 第51-53页 |
| ·系统功能模块设计 | 第53-57页 |
| ·系统设计目标 | 第53-54页 |
| ·系统架构设计 | 第54-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 智能流量控制系统关键技术研究 | 第58-69页 |
| ·遗传算法未收敛策略分析 | 第58页 |
| ·遗传算子的自适应改进策略 | 第58-65页 |
| ·群体的设计构造方法与分析 | 第58-59页 |
| ·选择算子的改进 | 第59-61页 |
| ·自适应交叉与变异算子的改进 | 第61-65页 |
| ·自适应的混合型遗传算法 | 第65-68页 |
| ·基于人工免疫算法的选择算子的改进 | 第65-66页 |
| ·基于模拟退火算法的适应度函数的改进 | 第66-68页 |
| ·自适应的混合型遗传算法流程 | 第68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第六章 三级网智能流量控制系统的实现 | 第69-86页 |
| ·系统开发环境概述 | 第69页 |
| ·数据包捕获和发送模块实现 | 第69-70页 |
| ·预处理模块实现 | 第70-73页 |
| ·IP 报文的分片重组 | 第70-71页 |
| ·构建数据五元组信息 | 第71-73页 |
| ·流量识别模块实现 | 第73-75页 |
| ·GA 模块实现和仿真 | 第75-82页 |
| ·GA 算法实现基础-对已识别业务类型进行排队 | 第75-76页 |
| ·生成随机数 | 第76-78页 |
| ·产生初始种群 | 第78页 |
| ·计算个体适应度值 | 第78-79页 |
| ·选择算子操作 | 第79-80页 |
| ·交叉与变异算子操作 | 第80-82页 |
| ·GA 算法后端设计实现 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-86页 |
| 第七章 总结和展望 | 第86-88页 |
| ·全文工作总结 | 第86页 |
| ·后续工作展望 | 第86-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第92-93页 |
| 附录 A 智能流量控制系统电路原理图 | 第93-96页 |
