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基于PCA和GMM的宽带网络流量异常检测方法
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作者 周永博 《通信电源技术》 2024年第15期192-194,共3页
随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键。文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法。首先,利... 随着网络规模和复杂度的不断提升,宽带网络流量异常检测成为保障网络稳定运行的关键。文章研究一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的宽带网络流量异常检测方法。首先,利用PCA技术对网络流量数据进行特征提取与降维处理,以降低数据的维度和复杂性;其次,采用GMM对降维后的数据进行分类;最后,使用KDD 99数据集对所提方法进行测试。实验表明,该方法能够有效检测宽带网络中的异常流量,具有较高的适应性和稳定性。 展开更多
关键词 主成分分析(PCA) 高斯混合模型(GMM) 网络流量 异常检测
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LTE网络中基于改进PSO的资源分配策略
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作者 周永博 《通信电源技术》 2024年第13期136-138,共3页
长期演进(Long Term Evolution,LTE)作为当前主流的无线通信技术之一,其性能优化是当前研究的热点。文章针对LTE网络中的资源分配问题展开研究,通过分析正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的基本原理,... 长期演进(Long Term Evolution,LTE)作为当前主流的无线通信技术之一,其性能优化是当前研究的热点。文章针对LTE网络中的资源分配问题展开研究,通过分析正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的基本原理,深入探讨其资源分配问题。针对传统粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法在资源分配过程中存在的局限性,文章研究一种基于混沌优化的PSO算法,以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。通过在NS-3仿真平台上进行实验验证,结果表明混沌优化的PSO算法在不同网络负载情况下均能有效增加系统吞吐量,相比传统PSO算法具有更好的性能表现。 展开更多
关键词 长期演进(LTE) 粒子群优化(PSO) 混沌优化 吞吐量
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