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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
作者单位:;1.华南师范大学教育信息技术学院;2.广东青年职业学院计算机工程系
摘    要: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。

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

Network processor data acquisition and classification platform based on distributed data streams
Abstract:
Keywords:
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