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网络业务量层叠特性的分析与建模

摘要第1-8页
Abstract第8-12页
目录第12-19页
简略字表第19-22页
第一章 绪论第22-32页
   ·网络业务量及其尺度伸缩特性第22-28页
     ·复杂性第22-24页
     ·突发性第24-26页
     ·尺度伸缩特性的统一第26-28页
   ·研究的意义和方向第28-30页
     ·工作负荷表征第28-29页
     ·性能分析第29页
     ·业务量控制第29-30页
   ·本文主要贡献与内容安排第30-32页
第二章 业务量表征的概念及其关系第32-52页
   ·研究目的第32页
   ·点过程、更新过程和随机游动第32-36页
     ·点过程第32-34页
     ·更新过程第34-36页
     ·随机游动第36页
   ·自相似过程第36-42页
     ·离散自相似序列第37-38页
     ·连续自相似过程第38-39页
     ·分数布朗运动和分数高斯噪声第39-40页
     ·非高斯自相似过程第40-41页
     ·离散化第41-42页
   ·长程相关与1/f过程第42-43页
     ·1/f过程第42页
     ·长程相关第42-43页
     ·1/f,LRD和自相似的关系第43页
   ·重尾分布第43-44页
   ·回归模型第44-45页
   ·多分形与无穷可分层叠第45-48页
     ·多分形第45-47页
     ·无穷可分层叠第47-48页
   ·本章小结第48-52页
第三章 层叠模型类型判定的研究第52-66页
   ·研究背景第52页
   ·常用模型检验方法第52-56页
     ·自相似的检验与估计第52-55页
     ·多分形的检验与估计第55-56页
     ·IDC的检验与估计第56页
   ·RARM检验方法第56-62页
     ·RARM第56-57页
     ·尺度过程的RARM表征第57-60页
     ·实验与结论第60-62页
   ·本章小结第62-66页
第四章 层叠模型分析与估计的研究第66-88页
   ·研究背景第66页
   ·小波变换在分析中的应用第66-72页
     ·小波变换的定义和特性第67-68页
     ·多解析度分析第68-69页
     ·小波变换模极大第69-71页
     ·序列长度有限第71-72页
   ·层叠模型的小波分析与估计第72-83页
     ·分析推导第72-74页
     ·判定与估计的流程第74页
     ·实验与结论第74-83页
   实验一:估计方法的比较第76-81页
   实验二:实际网络业务量的分析第81-83页
   ·本章小结第83-88页
第五章 全稳定层叠模型:全面的网络业务量模型第88-104页
   ·研究背景第88-89页
   ·稳定分布第89-94页
     ·定义与主要性质第89-94页
     ·参数估计与验证第94页
   ·全稳定层叠模型第94-102页
     ·模型定义第94-96页
     ·检验方法第96-99页
     ·α参数与突发性第99页
     ·实验与结论第99-102页
   实验一:FSC模型的检验第99-100页
   实验二:α参数与突发性第100-102页
   ·本章小结第102-104页
第六章 层叠模型合成的研究第104-120页
   ·研究背景第104-105页
   ·层叠模型的演进第105-110页
     ·二项/多项测度第105-106页
     ·正则层叠第106-108页
     ·IDC噪声第108-110页
   ·稳定CPC噪声第110-116页
     ·CPC噪声的合成第111-112页
     ·稳定分布的产生第112-114页
     ·稳定CPC噪声业务量第114页
     ·实验与结论第114-116页
   实验一:网络业务量的合成第114-115页
   实验二:排队性能简析第115-116页
   ·本章小结第116-120页
第七章 全文总结第120-124页
索引第124-132页
参考文献第132-144页
个人简历第144-146页
作者近年发表、录用和投出的论文第146-147页
致谢第147页

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