基于计数型Bloom过滤器的网络数据流统计

现有的流统计信息主要侧重于流抽样而忽视全流统计。为此,提出一种使用优化设计的计数型Bloom过滤器流统计方法。针对计数型Bloom过滤器数据增长带来的计数器溢出和假阳性错误率增高的问题,分别设计动态统计和多个计数器协同统计的方案。概要化的存储结构可方便查询,而且其计数型Bloom过滤器简单的数据结构也易于硬件实现。实验结果表明,与传统哈希方法相比,计数型Bloom过滤器流统计方法的时间复杂度更低,可用于网络应用中的快速全流统计。

检测线重组帧在交通流统计中的应用

为提高视频检测交通流统计的精确度,传统方法在每一帧图像中进行复杂处理,或者利用多帧图像间物体运动的相关性,降低误差和完成统计。本文利用检测线重组帧,对精确度和复杂度进行了折中,将一组视频序列的处理转换为一幅图像的处理,系统具有低开销特点,能够在现有网络摄像头设备上以软件插件的形式提供扩展服务,是一种逐步向智能交通系统(Intelligent transportation system,ITS)过渡的可选方案。算法在TMS320DM6446处理器上进行了开发和验证,每10s调用DSP算法运行一次,平均36ms完成,正确率保持在90%以上。

实测载荷谱预处理及雨流统计分析

针对某卡车驾驶室易开裂点的在试验场采集的应变载荷谱,进行了分段、消除趋势项、剔除毛刺、平稳性检验、频域分析等预处理,以提高路谱可靠性。基于雨流统计法计算雨流矩阵,结合E-N曲线计算开裂点各雨流循环的损伤以及各路段的损伤。在此基础上,利用疲劳损伤等效原理对载荷谱进行压缩处理,为虚拟分析及室内道路试验载荷谱编制奠定基础。

网络业务流统计分析平台的设计与实现

针对网络业务复杂、端口识别和应用层检测方法失效的情形,设计并实现了网络业务流统计分析平台,为网络业务的有效识别与分类创造了条件。通过实验证明,该平台采集的业务流以及获取的流量统计分析结果,能实现网络业务的有效识别,为基于流统计特征来识别网络上的P2P应用创造了条件。

基于综合统计特征的Skype流量分析与识别

首先对Skype通信机制进行了深入研究,并在此基础上提出了基于流统计特征和静荷统计特征的Skype流量识别策略,然后综合分析上面两种方法的优缺点,提出了基于综合统计特征的Skype流量识别方案,并设计出基于综合统计特征的Skype流量识别系统模型,最后设计并实现了相应的实验系统对相关结论进行验证。

基于TBD策略的船舶交通流视觉图像统计方法

为提高在天气恶劣、目标密集、目标被遮挡及其他复杂海况下船舶交通流统计的准确率,提出一种将目标检测算法CenterNet、多目标跟踪算法DeepSORT与凸包算法中优化逆时针(counter clockwise,CCW)判断的单线法相结合的船舶交通流视觉图像统计方法。使用Python对所选的数据和场景进行测试,结果表明:CenterNet在多场景检测中比YOLOv3更优秀;基于目标检测的多目标跟踪算法具有良好实时性,能够有效对抗因目标抖动、密集、被遮挡等所导致的目标丢失,继而减少船舶交通流统计时常出现的漏检、错检和重复统计等问题。

基于NetFlow的流量统计系统的设计与实现

针对以往基于微处理器的流量统计技术已不能满足网络接口带宽快速增长的实际应用需求问题,提出一种基于硬件实现NetFlow的流量统计系统的实现方案。通过充分利用FPGA并行处理的优势,以FPGA+DDRII为核心处理单元,采用全流统计模式,解决了以往采用抽样统计造成的信息偏差问题。实际测试结果表明,该系统满足10Gbps带宽下的实时处理和高精度的识别,与传统软件实现相比,流识别的准确率最大能提高约37%。

MPEG VBR视频流统计复用技术

MPEG的 CBR编码与 VBR编码各有优缺点，但经多路 MPEG VBR编码的视频流可通过统计复用获得较好的图像质量和较高的带宽增益。分析了一些典型的统计复用策略，指出了它们的缺欠，认为在数字视频广播中应采用联合码率控制技术代替统计复用技术。

多站台港湾式公交站交通流模型及仿真分析

在NS模型基础上,考虑到公交车进出站的优先权、逐步变速等因素,建立了多站台港湾式公交站混合交通流双车道元胞自动机模型.通过模型模拟,对比分析了单站台和多站台港湾式公交站两种停靠方式的交通流特性,研究了多站台港湾式公交站的站台长度、站台间距以及公交车比例对交通流的影响.结果表明,在公交车密度较大的路段上,设置多站台港湾式公交站并选择适当站台长度、站台间距可以提高车站的处理能力,更有效的缓解由公交站引起的道路拥堵,从而提高道路的通行能力.该模型作为城市现有道路改造时确定公交车站停靠方式及站台长度的参考.

网络流量分类方法的比较研究

实施有效地网络管理,首先要对网络流量按照应用类型不同进行准确分类。由于目前传统的基于端口号匹配和特征字段分析的流量分类方法不能很好的满足网管需要的现状,因此,针对这两种方法在应用中存在的问题进行了分析,并与目前研究较多的基于流统计特征的机器学习分类方法进行比较。研究后结果表明:该方法包括有流样本的形成、特征选择过程和机器学习分类过程3个关键步骤,可通过网络流量的统计特征,采用机器学习方法进行准确分类。

一种组合式特征选择算法及其在网络流量识别中的应用

当前网络流量日趋复杂,给网络管理带来许多困难.为了准确地识别出网络中的各种流量,本文以支持向量机为分类器,以流的统计学特征为分类依据,提出一种组合式特征选择算法,该算法首先快速去除和分类不相关的特征,针对余下的特征,再利用遗传算法引导特征的选择和支持向量机模型参数的寻优,最终获得了最优的特征集和最佳的支持向量机分类模型.经过实验验证,基于该算法的网络流量识别方法在识别P2P流量时能以更少的特征获得更高的分类准确率.

Skype流量识别研究

对P2P流量特征和Skype通信机制进行了分析,在此基础上提出了基于流统计特征的分层Skype流量识别策略及PC to PC和PC to Phone的Skype通话流量的区分;制定了详细的基于流统计特征的Skype流量识别算法,并实现了实验系统对算法进行验证。

基于动态计数型过滤器的网络流公平抽样机制

传统的包抽样方法对每一个数据包都以同等的比率抽取,这样就导致了大部分被抽中的是大流,而短流和一般流非常少。高速网络的流量检测需要全面的流信息。针对传统流抽样的缺陷,结合现有的SGS(Sketch Guided Sampling)抽样比与流量成反比的公平抽样思想和动态计数型过滤器,提出更加高效的公平抽样算法DCFS(Dynamic Count Fair Sampling)。DCFS算法使用动态统计过滤器DCF(Dynamic Count Filter)统计流量,相对于SGS算法该方法空间更加高效,而且估计准确性也更好。

加强货运精密统计的思考

从提高统计质量,做好违流统计,加快日处理旬上报系统的建设,提供多种统计服务及建立健全相关制度等方面对如何强化货运精密统计、服务铁路改革发展进行了论述。

利用SFLOW技术监控网络异常流量

近年来,随着广电城域网的迅速发展和各种互联网应用的快速普及,广电网络已成为人们日常工作生活中重要的信息承载工具。而且越来越多的宽带接入用户已经把广电网络作为进行企业运作、电子商务和通信沟通的主要平台。广电网络上传送的已不再只是网页浏览、电子邮件等单纯的个人通信,而且也包括了银行的在线交易、商务视频／语音会议、企业ERP、电子订单等等任务关键型的通信流量。保障这些关键通信业务的安全和服务不中断是当前广电网络提升服务质量,赢得高端用户必不可少的要求。

流数据密度估计

密度估计在许多流数据决策系统中都有重要的意义。本文考虑了最近数据的重要性,利用核心密度估计方法,提出了一种适合流数据特点的密度估计算法。该算法利用远远小于数据长度的内存,通过对流数据进行窗口划分,为单个窗口保留少量的分布信息,再综合这些窗口信息,从而实时评估流数据的密度分布。理论和实验证明,该算法是快速有效的。

基于2种相位解缠方法的矿区地表沉降对比分析

相位解缠作为DInSAR技术的重要环节,对DInSAR的产品质量有着重要影响。分别选用最小费用流法(MCF)和统计费用流法(SNAPHU)对覆盖某煤矿4307工作面的8景Sentinel-1A SAR影像进行DInSAR技术处理,其监测结果分别与水准高程测量获得的4307工作面地表沉降数据进行对比分析。研究结果表明,采用上述2种相位解缠方法的DInSAR沉降监测均能较好反映矿区沉降范围;在沉降边缘区域,两者的监测结果相似,均与水准监测成果之间存在一定差异;在沉降中心区域,SNAPHU法比MCF法能监测到更大的沉降漏斗,但MCF法监测到的沉降漏斗的形状与水准结果更为拟合。

基于复合特征的P2P业务识别系统的研究与实现

着重分析了P2P流量统计特征,根据不同应用的流量模式和实验结果,提出了一种基于流统计特征的P2P识别方法.这种方法不需要对数据报文载荷信息进行检查,因此不受数据是否加密的限制,扩大了P2P识别的范围.论文将基于流统计特征的识别方法与端口法、有效载荷特征串识别法等结合起来,构成复合的P2P流量识别系统.实验数据证明,该系统不仅能识别出更多的P2P应用,而且还具有较高的识别率和较低的误报率和漏报率,应用到实际网络中效果良好.

风电机组轴系的剩余寿命预估

风电机组轴系作为传动系统的关键部件,其剩余寿命的准确预估有利于维修方案的优化,从而有效降低运行成本。提出了一种风电机组轴系的退化-扭振耦合模型,结合了慢速的退化过程和快速的转动行为,同时引入不确定量风速对轴系退化的影响。运用四阶龙格-库塔算法和雨流统计法,通过多次蒙特卡罗模拟得到退化度曲线,进一步求得剩余寿命的期望和方差。结果表明,风电机组轴系的退化度呈指数发展,剩余寿命的期望和方差随退化度呈负指数变化。

财务困境预测模型的实证分析与改进——基于中国上市公司的研究

本文利用2010—2012年沪深两市中被ST的47家公司和47家非ST公司的财务指标,根据中国资本市场的实际状况,构建了一个系数与变量修正后的Z-score模型;然后建立一个以现金流量为基础的财务预警统计模型,共同构建财务困境预测模型组合。实证研究表明:整个预测系统的准确率较高,ST公司在T-2年前被成功预测的概率为82.98%,配合现金流财务预警模型,准确率进一步提升。所以该预测模型组合具有较大的使用和研究价值。