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基于信号分解的网络流量建模与重构研究,蒋定德,聂来森,网络流量重构是当前的热点研究问题,本文通过信号分解提出一种方法来重构网络流量。通过利用小波分解将网络流量变换到时频域,根

在网络资源有限的情况下,为了高效的管理和分配网络带宽和限制网络中的异常流量,保证重要用户的通信畅通,通常需要实时的网络流量控制。普遍采用的方法是Linux Traffic Control(TC)命令+

进行准确的网络监控和管理如今成为网络管理者和维护者面临的一个重要的问题。随着计算机网络的资源共享进一步加强,随之而来的信息安全问题也日益突出,许多单位和个人不同程度地受到过网络的入侵和破坏。该系统实现

互联网服务提供商通过使用流量分析攻击技术对流量进行分类和监控，目前的防御措施多数缺乏动态性与应对网络环境变化的灵活性，而且依赖于具体的某种流量的特征，容易被探测和屏蔽。为抵御流量分析攻击，提出一种新的

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为了提高网络流量预测的精度，采用一种改进的QPSO算法训练BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模预测。针对标准的QPSO算法不可避免地出现早熟的不足，提出一种新的基于参数自适应的QPSO算法，较

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