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基于单链接和期望最大化规则聚类的包分类技术

中文摘要第4-6页
英文摘要第6-7页
1 绪论第10-14页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 包分类技术的发展和挑战第11-12页
    1.3 课题的研究内容第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-14页
2 包分类技术研究综述第14-31页
    2.1 引言第14-15页
    2.2 基于数据结构的包分类算法详细介绍第15-20页
        2.2.1 基于特里树(Trie)的包分类算法第15-19页
        2.2.2 基于元组空间的包分类算法第19页
        2.2.3 基于Bloom Filter的包分类算法第19-20页
    2.3 基于空间映射的包分类算法详细介绍第20-25页
        2.3.1 基于几何区域的包分类算法第20-22页
        2.3.2 基于维度分解的包分类算法第22-23页
        2.3.3 基于聚类的包分类算法第23-25页
    2.4 基于硬件的包分类算法详细介绍第25-29页
        2.4.1 基于GPU的包分类算法第25-26页
        2.4.2 基于FPGA的包分类算法第26-28页
        2.4.3 基于TCAM的包分类算法第28-29页
    2.5 包分类实验平台简介第29-30页
        2.5.1 PALAC实验平台第29-30页
        2.5.2 ClassBench规则集生成器第30页
    2.6 本章小结第30-31页
3 包分类问题的形式化第31-35页
    3.1 引言第31页
    3.2 包分类的形式化过程第31-34页
        3.2.1 规则库的形式化过程第31-32页
        3.2.2 数据包的形式化过程第32-33页
        3.2.3 包匹配的形式化过程第33-34页
    3.3 本章小节第34-35页
4 基于单链接聚类的分支树包分类算法第35-45页
    4.1 引言第35页
    4.2 基于单链接聚类的包分类算法第35-42页
        4.2.1 基于单链接的规则聚类第35-39页
        4.2.2 基于单链接聚类的分支树的构建过程第39-40页
        4.2.3 基于单链接聚类的分支树的搜索过程第40-41页
        4.2.4 基于单链接聚类的分支树的更新过程第41-42页
    4.3 实验结果及分析第42-44页
        4.3.1 查找速度性能比较第42页
        4.3.2 算法内存比较第42-43页
        4.3.3 算法更新代价比较第43-44页
    4.4 本章小结第44-45页
5 基于期望最大化聚类的层次特里树包分类算法第45-53页
    5.1 引言第45页
    5.2 基于期望最大化聚类的包分类算法第45-50页
        5.2.1 基于期望最大化规则聚类第45-48页
        5.2.2 基于期望最大化聚类的层次特里树构建过程第48-49页
        5.2.3 基于期望最大化聚类的层次特里树的搜索过程第49-50页
        5.2.4 基于期望最大化聚类的层次特里树的更新第50页
    5.3 实验结果及分析第50-52页
        5.3.1 查找速度性能比较第50-51页
        5.3.2 算法内存比较第51-52页
        5.3.3 算法更新代价比较第52页
    5.4 本章小结第52-53页
结语第53-55页
参考文献第55-61页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录第61-62页
致谢第62页

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