網路大數據處理研究及套用是一本2019年出版的圖書，由中國電力出版社出版
基本介紹
- 中文名：網路大數據處理研究及套用
- 作者：鄒柏賢
- 出版時間：2019年
- 出版社：中國電力出版社
- ISBN：9787519832735
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書主要內容可以分為網路流量處理、數字圖像處理，以及安防監測系統信號處理三部分。其中，第1章為三部分的概述，第2～5章為網路流量處理部分，第6～8章為數字圖像處理部分，第9章為安防監測系統信號處理。
（1）網路流量處理部分。第2章介紹一種網路流量的平穩化處理方法。由於網路流量的不確定性，為提高流量建模的準確性，需要對流量進行預處理。第3章提出一種網路流量建模方法。在對流量觀測值進行平穩化處理之後，根據對流量觀測值特徵，恰當選擇數學模型，進行流量預測，導出流量過載的預警方法。第4章介紹一種網路流量異常檢測方法。通過平穩化處理網路流量觀測值序列，然後建立時間序列模型，通過一個新的統計量檢測流量異常，檢測方法效果良好。第5章介紹多協定標籤交換網路中的流量工程技術，並提出一種標記交換路徑的計算方法。
（2）數字圖像處理部分。第6章介紹各種數字圖像稀疏編碼模型，將各種建模方法分為模擬視覺系統模型、統計分析模型兩大類，提出一種新的稀疏編碼方法，即基於赫布規則的稀疏編碼基向量計算方法。第7章概述數字圖像輪廓的提取方法，分析比較這些方法的主要特點，對數字圖像的輪廓提取方法的下一步研究進行展望。第8章介紹一種對傳統的圖像邊緣Prewitt檢測方法進行改進的方法邊緣提取方法。
（3）安防監測系統信號處理部分。第9章首先綜述光纖振動信號的各種特徵提取方法和識別方法，將特徵提取方法分為基於小波分解的特徵提取法、基於其他分解模型的特徵提取方法和基於波形統計參數的特徵提取法三類，將對光纖振動信號的識別方法分為經驗閾值識別方法、支持向量機識別方法和神經網路識別方法三種。對挖掘機挖掘、人工挖掘、汽車行走、人員行走和噪聲這五種光纖振動信號的短時過零率和能量特徵進行可視化分析，提出一種實驗樣本的選取方法；然後採用二分類任務決策樹模型和極速學習機算法，分四個階段完成光纖入侵事件的識別。這樣既提高了事件的正確識別率，又大大縮短模型訓練時間。
圖書目錄
前言
第1章 概述
1．1 網路大數據
1．2 網路流量處理
1．3 數字圖像處理
1．4 安防監測系統信號處理
參考文獻
第2章 網路流量的平穩化
2．1 基本概念
2．2 網路流量的周期性特徵
2．3 網路流量的正常行為模式
2．4 平穩化流量數據
2．5 模型選擇和識別
2．6 模型估計
2．7 平穩化算法
小結
參考文獻
第3章 網路流量建模及預測
3．1 網路流量預測相關研究
3．2 建立網路流量模型
3．3 網路流量預測
3．4 真實流量預測
3．5 流量過載預測
3．6 流量過載預測方法評價
小結
參考文獻
第4章 網路流量異常檢測
4．1 研究背景
4．2 網路流量異常檢測方法概述
4．3 殘差比異常檢測方法
4．4 網路流量異常檢測模擬實驗
小結
參考文獻
第5章 MPLS網路流量工程研究
5．1 基本概念及問題
5．2 MPLS流量工程研究進展
5．3 基於遺傳算法的MPLS流量工程路徑計算
5．4 遺傳算法計算路徑模擬實驗
小結
參考文獻
第6章 圖像稀疏編碼方法研究
6．1 研究背景
6．2 稀疏編碼模型研究現狀
6．3 模型分析和比較
6．4 模擬生物視覺信息處理的稀疏編碼原理
6．5 一種基於赫布規則的稀疏編碼模型
小結
參考文獻
第7章 圖像輪廓提取方法研究
7．1 圖像輪廓提取簡介
7．2 圖像輪廓提取研究現狀
小結
參考文獻
第8章 圖像邊緣檢測方法研究
8．1 基本概念及現狀簡介
8．2 Prewitt邊緣檢測方法和形態學邊緣檢測方法
8．3 改進的圖像邊緣檢測方法
8．4 邊緣檢測改進方法的實驗及分析
小結
參考文獻
第9章 光纖安防監測信號的特徵提取與識別研究
9．1 問題描述及內容簡介
9．2 光纖安防監測系統
9．3 光纖振動信號特徵提取方法研究現狀
9．4 光纖振動信號識別方法研究現狀
9．5 基於ELM算法的光纖振動信號識別
9．6 光纖振動信號檢測實驗及分析
小結
參考文獻
