基于Patricia树的快速多维分组分类算法

通过分类规则矩阵的分析,构造适于硬件实现的Patricia分类树,从而实现了基于Patricia树的快速多维分组分类算法PBT。该算法具有较好的灵活性和可扩展性,在存储空间、查找时间上也具有较强的优越性。

多维过滤规则无冲突的高速分组分类算法

为了有效地实现防火墙及QoS路由等功能 ,路由器等网络元素必须能高速地对分组分类 .对一维分组分类 ,已有很多成熟方案 ,而多维算法由于实现复杂 ,还没有有效的分类算法 .本文对无过滤规则无冲突的数据库进行了研究 ,提出了基于元组空间多维分组分类算法 :元组空间矢量位映射算法 .对多维和二维分类在最不利情况下分别进行了性能分析 ,指出与已有的方案相比 ,在存贮空间、查找时间等性能上 ,本文提出的算法是效率最佳的 .本文的算法不仅可以由软件实现 。

联合元组空间和位图设计的二维分组分类算法

基于维度分解思想,设计并实现了一种联合元组空间和位图技术的二维分组分类算法(TB,joint tuple space and bitmap)。TB算法首先分别对源IP地址和目的IP地址进行单维匹配,然后在单维匹配的结果上运用交叉组合形成访问元组空间的路线,最后通过位图过滤技术进一步减少访问元组空间的个数,获得最终匹配的多维规则。相比传统的元组空间算法,TB结构清晰简洁易于更新和实现,TB算法拥有更好的时间和空间性能。实验证明,TB算法平均访问内存次数低于代表算法RSFR约26.6%,空间性能平均低于RSFR算法35.1%。

基于散列表的快速分组分类算法

通过分析Internet网络主干路由器分组分类的关键问题和解决方案,提出了基于散列表的快速分组分类算法,该算法时间复杂度为O(1);通过分析规则表的相关性将规则表分成相关子集和不相关子集,对不相关子集采用哈希法构造散列表.实验测试表明,所给算法比顺序匹配算法的吞吐率提高近10%.进一步分析了规则冲突,并给出了冲突的理论证明和查找算法.

基于短前缀长度分割的高速二维分组分类算法

分组分类是路由器根据 IP分组的多个域 ,从分类器数据库中匹配每个输入分组 ,确定分组转发规则的技术 .分类器为实现因特网新业务提供了统一的方式 ,这些新业务包括 :防火墙 ,网络地址翻译等 .二维分组分类问题在未来的因特网体系结构中占有十分重要的地位 .目前 ,人们已经提出了几种分组分类算法 ,但没有一种是理想的 .提出基于短前缀长度分割的二维分组分类算法 ,它使用短前缀长度分割 (SPL S)技术对分类器集合进行分割 ,使得分割后的小分类器子集合可以使用已有的快速 IP路由查找方法进行查找 ,实现时以多叉树作为基本数据结构 .实验显示它具有存储需求小 ,平均查询时间快 ,更新时间快 ,适合于大的分类器等特点 ,是一种较好的二维分组分类算法 .

分组分类实践教学模式路径与成效——基于“社会救助”课程教改的考察

"社会救助"课程教学存在着与其他专业课程内容交叉、理论知识过多、内容庞杂等特征,学生在学习过程中存在着轻视、应付甚至漠视的现象。针对此,在教学时采取分组分类实践教学模式,意图贯通理论与知识、课外与课内、教师与学生互动,调动学生学习的积极性。分组分类教改重点在于小组的整合与合作,以提升学生自主学习能力与实践思考能力,使教改的实施达到增进师生互动、调动学生学习主动性、加强小组合作等目标。

电厂分组分类电价的探讨

针对目前我国“一厂一价”的电价制度,分析弊病,指出实行“分组分类电价”的必要性,并对分组分类定价的指导思想、目标、原则和具体操作办法进行了研究,然后给出计算示例。

基于参数评估的可调节式分组流分类算法

基于决策树的启发式流分类算法目标是建立结点数目尽可能少、树深度尽可能小的数据结构,从而获得较优的时空性能,据此理论提出的基于参数评估的可调节式流分类算法(PEA),一方面沿袭目前主流的决策树类流分类算法思想;一方面引入性能参数的概念,并采取调节参数权值的方式获得性能最佳的数据结构.测试结果表明,相同条件下本算法对比同类算法能获得更优的性能结果.

一种适合于网络处理器的并行多维分类算法AM-Trie

针对当前高速网络应用对分组分类算法的要求以及网络处理器体系结构的特点,提出了一种高速多维分组分类算法——AM-Trie算法(asymmetricalmulti-bittrie,非对称多杈Trie树).该算法具有搜索速度快,并行性、可扩展性良好的特点,特别适合于在网络处理器上实现.同时,给出了一种空间最优的启发式分类字段分段算法,并从理论上证明其在确定AM-Trie树层数的情况下使得存储空间最小.最后,基于IntelIXP2400网络处理器设计并实现了该算法.性能实测表明,该算法性能良好并具有很好的可扩展性,算法速度受规则库大小的影响很小,在各种情况下均达到了2.5Gbps的线速.

一种基于范围搜索的并行多维分类算法PRSMC

针对高速网络应用对基于范围查找的分组分类算法的要求以及高性能并行计算环境的特点,提出了一种高速多维分组分类算法——PRSMC(基于范围搜索的并行多维分类)算法。该算法具有较快的搜索速度和较强的并行性,特别适合在多CPU多核高性能计算机上实现。同时提出了算法的双缓冲并行实现技术,使得在软件环境中具有良好空间和时间性能。性能实验表明该算法具有良好的可扩展性,算法速度较同类基于区域划分的算法有较大提升,平均分类速率能达到1Mpkt/s左右。

原棉在库分组精准配货技术试验性研究

研究、验证原棉精准配货、排序装卸算法,实现棉花流通各环节信息流与物流精准对接,实现棉包信息的融合与共享。与用棉企业、仓储企业合作,利用电脑配棉系统原棉分组算法,结合物流过程中的搬倒环节,为棉包重新赋予信息条码,实现原棉的按质、按需分类,存储及精准配货使用。具体利用实验,对分组过程中的用工、用时、设备等情况进行统计分析,理清分组流程,探寻在库分组、精准配货的可行性。

基于TCAM的范围匹配方法——C-TCAM

提出一种基于TCAM的范围匹配方法——C-TCAM(compressed TCAM)。空间方面,通过二级压缩存储,C-TCAM可以将2个扩展后的TCAM表项压缩成一个,最坏情况下范围扩张因子为W 1或者W 2,提高了空间利用率;功耗方面,通过一种新的TCAM查找算法来避免无效表项参与比较从而降低了功耗;分析和仿真显示C-TCAM方法在实现性能分组分类的同时在空间利用率、功耗等方面具有优势。

基于信息熵的匹配域裁剪算法

随着网络功能日益多样化,分组分类技术对匹配域数量、表项深度等需求不断提高,加剧了硬件存储压力。为保证查表效率和硬件资源利用率,提出基于信息熵的匹配域裁剪算法。通过分析匹配域冗余信息,提出匹配域裁剪模型;通过分组头部信息熵的映射建模,将匹配域裁剪算法复杂度从NP难降为线性复杂度。实验结果表明,较现有方案,所提方案所需三态内容寻址存储器(TCAM,ternary content-addressable memory)存储空间能够进一步减少40%以上,或随着流表规模增长,所提案能够明显减少算法运行时间。

一类概率问题的逻辑思考

采用"分组分类取元法"研究了抽取类"古典概率模型"中的重复计算问题的解决办法。

基于HVI数据的棉包仓储管理模式的研究

利用公检棉花数据,开发基于HVI数据的棉库管理系统.分析原棉HVI数据和棉花的加工流程,结合企业的产品结构,确定棉花的分类分组方法及棉包的出入库流程.该系统可以对订购的棉花进行合理的分类分组,在原棉到达棉纺企业之前就可以对订购的棉花依据HVI数据进行分类分组,原棉在棉库中按事先分好的类和组进行分垛码放,原棉出入库时通过扫描棉包上的条形码进行验证,不仅速度快,且不易产生出入库错误,为原棉的精细化管理和精细化配棉提供了良好的基础条件.

器械物品分类分组清洗管理的实施及效果

医疗器械物品的清洗质量是确保消毒和灭菌成功最主要的环节,其工作质量越来越受到大家的重视。我院是一所拥有2000多张床位的综合性三级甲等医院,随着集中供应管理模式的全面实施,每天处理来自全院各科室及手术室所有重复使用的器械和物品,其种类繁多工作量大,为保证器械物品的清洗质量,确保消毒灭菌效果,

关于世界地区国家目录评介

中国社会科学院世界历史研究所图书馆有一套馆藏世界地区国家目录(以下简称“地区国家目录”),这套目录先按《中国科学院图书馆图书分类法》的“世界地域区分表”排列,同一地区国家,再按文种分组分类排列。它能把同一地区国家的各文种图书全部集中起来,回答读者从地区国家角度提出的问题。这不仅为研究人员查询图书提供了很大的方便。

复习寓于平时教学

中专生只在初中三年级接触过一年化学,在内容和知识的深浅上,涉及的都很少,也很浅.迈入中专后,听课时似乎很懂,很明白,课后又感到似懂非懂.为了解决这种比较普遍的现象,我们曾做过多种探索.我认为,如果在传授新知识的同时,不断复习旧知识,做到以旧带新或当一章学完后再系统地进行复习,把学过的知识分组分类记忆,让复习不断的寓于教学之中,是种比较好的方法.

Histotype-based prognostic classification of gastric cancer

AIM： To test the efficiency of a recently proposed his- totype-based grading system in a consecutive series of gastric cancers.