大数据环境下网络稳定性测试模型研究

发布时间：2017-11-10 17:32

  本文关键词：大数据环境下网络稳定性测试模型研究

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【摘要】：传统的计算机网络稳定性分析模型受制于大数据环境下的随机性、突发性、有限性等弊端,分析结果偏差较大。提出基于模糊层次以及主元分析的大数据环境下网络稳定性测量模型,通过构建符合大数据环境下的网络稳定性评价指标体系,采用主元分析法塑造大数据环境下网络稳定性检测模型以及性能评估模型,以用户行为为源数据模型,在用户行为大数据环境下对网络稳定性进行测量。实验以大型电子商务网络为例进行分析,测试网络鲁棒性结果显示,该方法能够较好地完成大数据环境下的网络鲁棒性测试。
【作者单位】： 北京科技大学自动化学院;国防大学信息指挥与作战教研部;
【基金】：国家自然科学基金(61175122) 广东省重点实验室开放课题基金项目(2011A060901001-14D)
【分类号】：TP393.06
【正文快照】： 0引言随着计算机技术的发展以及智能化程度的不断增加,当前计算机行业对网络发展的贡献作用逐渐增强,相关行业的网络化发展促进了该地区经济的增长。而不断发生的网络安全事件、入侵事件和不同网络事故爆发的频率明显增加。这就对相应的计算机网络的稳定性提出了更高的要求。

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本文编号：1167651