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摘要:
传统的网络流量自相似模型均从分形函数入手,计算复杂.文中应用小波变换对流量序列样本进行mallat多分辨分析,并重构各层数据,再随机拆分组合所得重构序列来进行仿真.所生成的仿真流量符合聚合方差估计,具有较好的自相似性.
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于mallat算法的自相似网络流量随机建模
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 自相似 Hurst系数 小波分析 mallat
年,卷(期) 2003,(11) 所属期刊栏目 研究与发展
研究方向 页码范围 4-5,8
页数 3页 分类号 TP751
字数 2798字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王伟 南开大学机器智能研究所 30 318 9.0 17.0
2 彭锡涛 南开大学机器智能研究所 1 10 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自相似
Hurst系数
小波分析
mallat
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
成都237信箱
62-110
1981
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
论文1v1指导