网络视频业务非监督分类方法研究

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网络视频业务非监督分类方法研究

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网络视频业务非监督分类方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-21页
· 研究背景	第9-13页
· 国内外研究现状	第13-19页
· 网络业务流识别技术现状	第13-17页
· 监督的识别方法研究现状	第17-18页
· 非监督的识别方法研究现状	第18页
· 视频分类方法研究现状	第18-19页
· 研究内容和各章安排	第19-21页
第二章 FCM聚类算法简介	第21-28页
· FCM基本理论	第21-25页
· K均值聚类算法	第21-22页
· FCM聚类算法	第22-23页
· 基于核函数的模糊C均值聚类（KFCM）	第23-25页
· 层次聚类	第25-27页
· 聚类有效性指标	第27页
· 本章小结	第27-28页
第三章网络视频流特征分析与选择	第28-45页
· 数据获取	第28-30页
· 包大小相关特征	第30-36页
· 包大小	第30-33页
· 下行平均包大小	第33-34页
· 下行包大小的标准差	第34-35页
· 下行包大小的信息熵	第35-36页
· 包到达时间间隔相关特征	第36-38页
· 平均包到达时间间隔	第36-37页
· 包到达时间间隔的标准差	第37-38页
· 下上行字节数之比	第38-39页
· 下行子流片段数目	第39-40页
· 下行流有效IP数目	第40-41页
· 特征选取	第41-44页
· 本章小结	第44-45页
第四章基于多级聚类的网络视频流识别实验	第45-58页
· 实验设置	第45-47页
· 多级聚类识别方案	第47-48页
· 分类效果的评价标准	第48-49页
· 实验结果及分析	第49-57页
· 本章小结	第57-58页
第五章总结与展望	第58-60页
· 本文总结	第58-59页
· 展望	第59-60页
参考文献	第60-63页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文	第63-64页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利	第64-65页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目	第65-66页
致谢	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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