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基于分布相似度迁移的关键路由设备检测

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 引言第12-19页
    1.1 项目背景第12-14页
    1.2 时间序列分析研究现状第14-15页
    1.3 迁移学习研究现状第15-16页
    1.4 本文主要研究的工作第16-17页
    1.5 本文的组织结构第17-19页
第二章 技术综述第19-28页
    2.1 动态时间弯曲第19-21页
    2.2 测地线算法第21-22页
    2.3 聚类第22-24页
        2.3.1 K均值算法第22-23页
        2.3.2 谱聚类第23-24页
    2.4 迁移学习第24-26页
    2.5 最大均值差异算法第26页
    2.6 本章小结第26-28页
第三章 网络行为数据获取系统的分析与设计第28-42页
    3.1 基于多协议的网络行为数据获取系统整体分析第28-29页
    3.2 点对点网络行为测量模块需求分析第29-30页
        3.2.1 数据需求第29-30页
        3.2.2 可用性需求第30页
    3.3 路由探测模块需求分析第30-32页
        3.3.1 数据需求第30-31页
        3.3.2 可用性需求第31-32页
    3.4 系统概要设计第32-41页
        3.4.1 系统整体设计第32-33页
        3.4.2 网络协议第33-35页
        3.4.3 配置功能设计第35-37页
        3.4.4 点对点网络行为测量功能设计第37-40页
        3.4.5 路由探测功能设计第40页
        3.4.6 服务器监控功能设计第40-41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 基于分布相似度迁移的关键路由设备检测第42-48页
    4.1 关键路由设备检测第42页
    4.2 对应于任务环境的记号第42-44页
    4.3 基于分布相似度迁移的关键路由设备检测方法第44页
    4.4 算法描述第44-47页
        4.4.1 源域学习第44-45页
        4.4.2 迁移第45-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第五章 系统实测及实验第48-69页
    5.1 系统实测第48-58页
        5.1.1 服务器搭建第48-50页
        5.1.2 采集的数据第50-58页
    5.2 实验第58-67页
        5.2.1 测试线路与训练线路同分布第59-64页
        5.2.2 测试线路与训练线路分布不完全相同第64-66页
        5.2.3 留—验证法结果第66-67页
        5.2.4 k值选取第67页
    5.3 本章小结第67-69页
第六章 总结与展望第69-71页
    6.1 总结第69页
    6.2 进一步工作展望第69-71页
参考文献第71-76页
致谢第76-77页
学术成果第77-78页
参与项目第78-80页

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