基于分布式数据流的网络处理器数据收集分类平台

DUAN Rulin; LIN Defeng

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基于分布式数据流的网络处理器数据收集分类平台

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自适应分布式数据流处理调整技术进行分布式数据收集与分类时,未构建精准的数据分类器,导致分类精度有所偏差,设计基于分布式数据流的网络处理器数据收集分类平台.所设计平台总体架构包括平台管理层、分布式数据收集层、分布式数据分类层;网络处理器通过网络交换机端口接收分布式数据流,采用变压器、PHY处理所获数据,与主控芯片FPGA交互将数据保存,实现分布式数据流收集;网络处理器实现分布式数据流分类过程包括训练阶段与测试阶段,训练阶段采用分布式数据流更新规则完成数据特征选择,测试阶段进行分布式数据流分类特征更新,对关联度较大的特征数据实施筛选,实现分布式数据流的分类.实验结果表明,所设计平台分类精确度均值高达99.5％,且用时短、使用内存小.

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来源
《现代电子技术》 |2019年第4期|117-120|共4页
作者
DUAN Rulin; LIN Defeng;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据收集和处理系统;
关键词
分布式数据流; 网络处理器; 数据收集; 数据分类; 分类平台; 特征更新;

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