【摘要】：針對傳統(tǒng)的包分類算法存在較多規(guī)則冗余問題,該文在分析規(guī)則集特征的基礎上,提出一種基于動態(tài)點切分的多決策樹包分類算法(Clustered Dynamic Point Split,CDPS)。該算法首先通過聚類具有相似空間交叉關系的規(guī)則,劃分規(guī)則集為若干子集,然后在每個子集中動態(tài)地選取規(guī)則投影點完成空間分解并建立決策樹。仿真結果表明,在保證算法的時間性能前提下,CDPS算法的內存占用較HyperSplit和EffiCuts分別減少了95%和50%。
[Abstract]:In view of the redundancy of many rules in the traditional packet classification algorithm, this paper proposes a multi-decision tree packet classification algorithm (Clustered Dynamic Point Split,CDPS based on dynamic point segmentation based on the analysis of the features of the rule set. The algorithm firstly divides the rule set into several subsets by clustering the rules with similar spatial crossover relations, and then dynamically selects the rule projection points in each subset to complete the spatial decomposition and establish the decision tree. The simulation results show that the memory consumption of CDPS algorithm is reduced by 95% and 50% compared with HyperSplit and EffiCuts, respectively, on the premise of ensuring the time performance of the algorithm.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術研究中心;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃(2012CB315901) 國家高技術研究發(fā)展計劃(2011AA01A103) 國家科技支撐計劃(2011BAH19B01)資助課題
【分類號】：TP393.08

【共引文獻】

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