一种基于几何区域分割的网包分类算法

发布时间：2018-05-25 17:45

  本文选题：网包分类 + 决策树　； 参考：《计算机应用研究》2013年07期

【摘要】：网包分类算法HyperSplit采用了二分查找树结构进行查找,其决策树深度较大,规则复制较多,无法保证算法的时间性能。针对以上问题,提出了一种基于几何区域分割的网包分类算法MP2S。该算法采用多点切分和冗余覆盖删减的方法压缩决策树深度,引入区间二分查找并提出新的数据结构来优化算法的时间性能。仿真结果表明,MP2S的平均决策树深度约为HyperSplit的60%,内存访问次数比HyperSplit降低了约10%。
[Abstract]:The binary search tree structure is used in the packet classification algorithm (HyperSplit). The decision tree is deep and the rules are duplicated more than before, which can not guarantee the time performance of the algorithm. In order to solve the above problems, a mesh packet classification algorithm based on geometric region segmentation (MP2S) is proposed. The algorithm uses multi-point segmentation and redundant cover deletion to compress the depth of decision tree, introduces interval binary search and proposes a new data structure to optimize the time performance of the algorithm. The simulation results show that the average decision tree depth of MP2S is about 60% of that of HyperSplit, and the number of memory access is about 10% lower than that of HyperSplit.
【作者单位】： 国家数字交换系统工程技术研究中心;空军94907部队;
【基金】：国家“973”计划资助项目(2012CB315901) 国家科技支撑计划资助项目(2011BAH19B01) 国家“863”计划资助项目(2011AA01A103)
【分类号】：TP393.09

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1934114