發(fā)布時間：2018-05-25 17:45

  本文選題：網(wǎng)包分類 + 決策樹�。� 參考：《計算機應用研究》2013年07期

【摘要】：網(wǎng)包分類算法HyperSplit采用了二分查找樹結構進行查找,其決策樹深度較大,規(guī)則復制較多,無法保證算法的時間性能。針對以上問題,提出了一種基于幾何區(qū)域分割的網(wǎng)包分類算法MP2S。該算法采用多點切分和冗余覆蓋刪減的方法壓縮決策樹深度,引入?yún)^(qū)間二分查找并提出新的數(shù)據(jù)結構來優(yōu)化算法的時間性能。仿真結果表明,MP2S的平均決策樹深度約為HyperSplit的60%,內存訪問次數(shù)比HyperSplit降低了約10%。
[Abstract]:The binary search tree structure is used in the packet classification algorithm (HyperSplit). The decision tree is deep and the rules are duplicated more than before, which can not guarantee the time performance of the algorithm. In order to solve the above problems, a mesh packet classification algorithm based on geometric region segmentation (MP2S) is proposed. The algorithm uses multi-point segmentation and redundant cover deletion to compress the depth of decision tree, introduces interval binary search and proposes a new data structure to optimize the time performance of the algorithm. The simulation results show that the average decision tree depth of MP2S is about 60% of that of HyperSplit, and the number of memory access is about 10% lower than that of HyperSplit.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;空軍94907部隊;
【基金】：國家“973”計劃資助項目(2012CB315901) 國家科技支撐計劃資助項目(2011BAH19B01) 國家“863”計劃資助項目(2011AA01A103)
【分類號】：TP393.09

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1934114