原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
基于FCBF的高效流信息抽样测量框架不仅可以抽样测量三类流参数,而且存储开销小,只需1~3MB字节左右的存储空间;同时还可以做到几乎零概率的流信息识别统计误差.分析结果表明,该算法可以支持远高于OC-48的链路速率,甚至可达OC-192或更高;适合于将来高速链路上细粒度的流信息抽样测量.
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文献信息
篇名 一种基于FCBF的流信息抽样测量框架及算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 BF FCBF 流信息 抽样测量 开销
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 研究探讨
研究方向 页码范围 38-41
页数 4页 分类号 TP393.07
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2005.06.013
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
BF
FCBF
流信息
抽样测量
开销
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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