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使用非线性时间序列分析方法,对低分辨率采样的小规模网络流量数据进行混沌特性分析。给出了网络流量数据的平滑策略,计算了网络流量数据的最大Lyapunov指数,并对流量数据与噪声序列加以区分,从不同角度验证了小规模网络流量数据具有低维混沌特性。为采用混沌方法研究网络流量行为特性奠定了基础。
低分辨率小规模网络流量数据的混沌特性鉴别
【摘 要】
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使用非线性时间序列分析方法,对低分辨率采样的小规模网络流量数据进行混沌特性分析。给出了网络流量数据的平滑策略,计算了网络流量数据的最大Lyapunov指数,并对流量数据与噪声序列加以区分,从不同角度验证了小规模网络流量数据具有低维混沌特性。为采用混沌方法研究网络流量行为特性奠定了基础。
【机 构】
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电子科技大学计算机科学与工程学院
【出 处】
：
计算机应用研究
【发表日期】
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2005年09期
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