| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 前言 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-12页 |
| 1．1 课题研究的意义 | 第10-11页 |
| 1．2 目前存在的困难 | 第11页 |
| 1．3 小结 | 第11-12页 |
| 第二章 网络性能测量 | 第12-17页 |
| 2．1 网络测量的意义 | 第12页 |
| 2．2 国内外的重要的测量体系结构 | 第12-13页 |
| 2．3 网络性能度量 | 第13-14页 |
| 2．4 网络测量方法 | 第14-15页 |
| 2．4．1 主动测量 | 第14页 |
| 2．4．2 被动测量 | 第14-15页 |
| 2．4．3 混合测量方法 | 第15页 |
| 2．5 网络测量工具 | 第15-16页 |
| 2．6 网络检测研究的未来发展趋势 | 第16页 |
| 2．7 小结 | 第16-17页 |
| 第三章 网络行为分析的几种方法 | 第17-25页 |
| 3．1 统计法 | 第17页 |
| 3．2 单光谱分析(SSA)法 | 第17-19页 |
| 3．3 网络层析法 | 第19-21页 |
| 3．4 网络模拟 | 第21-24页 |
| 3．5 小结 | 第24-25页 |
| 第四章 用多分布主体代理的径向基函数来分析网络行为 | 第25-33页 |
| 4．1 径向基函数神经网络 | 第25-30页 |
| 4．1．1 神经网络辨识原理 | 第25-26页 |
| 4．1．2 径向基函数神经网络识别结构 | 第26-27页 |
| 4．1．3 RBF网络的训练过程 | 第27-29页 |
| 4．1．4 RBF网络的流程图 | 第29-30页 |
| 4．1．5 本文 RBF网络存在的问题及以后研究现状 | 第30页 |
| 4．2 多主体代理框架 | 第30-31页 |
| 4．3 代理的结构 | 第31-32页 |
| 4．4 小结 | 第32-33页 |
| 第五章 实验仿真 | 第33-38页 |
| 5．1 实验仿真的流程图 | 第33页 |
| 5．2 测量数据的采集 | 第33页 |
| 5．3 分析前的预处理 | 第33-34页 |
| 5．4 样本数据的归一化 | 第34页 |
| 5．5 用径向基函数神经网络工具仿真模型 | 第34-35页 |
| 5．6 模型训练结果的评价 | 第35-37页 |
| 5．7 小结 | 第37-38页 |
| 第六章 建立大规模的网络行为测量平台 | 第38-45页 |
| 6．1 建立大规模网络行为测量平台需要注意的问题 | 第38-42页 |
| 6．1．1 网络业务模型 | 第38-40页 |
| 6．1．1．1 长相关性进程 | 第38-39页 |
| 6．1．1．2 自相似进程 | 第39-40页 |
| 6．1．2 最佳测试点选择理论 | 第40-41页 |
| 6．1．3 测量主机间时钟同步技术 | 第41-42页 |
| 6．2 网络行为的建模环境的设计和实现 | 第42页 |
| 6．3 建立一个通用的网络行为模型平台的框架 | 第42-43页 |
| 6．4 大规模理想网络行为测量平台应具有特征 | 第43-44页 |
| 6．5 小结 | 第44-45页 |
| 结束 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附言 | 第50页 |