一种基于几何区域分割的网包分类算法

网包分类算法HyperSplit采用了二分查找树结构进行查找,其决策树深度较大,规则复制较多,无法保证算法的时间性能。针对以上问题,提出了一种基于几何区域分割的网包分类算法MP2S。该算法采用多点切分和冗余覆盖删减的方法压缩决策树深度,引入区间二分查找并提出新的数据结构来优化算法的时间性能。仿真结果表明,MP2S的平均决策树深度约为HyperSplit的60%,内存访问次数比HyperSplit降低了约10%。