【摘 要】
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摘 要：由于网络技术的迅速发展及吉比特以大网的出现，对流量进行全分组测量越来越困难，采用抽样方法并以抽样样本来估计网络流量的总体特性已成为研究重点。一般情况下，总体服从什么分布是未知的，对总体是否服从某个分布作检验，常用的方法是x2分布检验法。然而，当样本中IP报丈长度比较集中时，大量实验结果表明IP报文的总长字段不服从x2分布，但并不能认为抽样样本的统计分布和总体的统计分布就不相同。本文提出了
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摘 要：由于网络技术的迅速发展及吉比特以大网的出现，对流量进行全分组测量越来越困难，采用抽样方法并以抽样样本来估计网络流量的总体特性已成为研究重点。一般情况下，总体服从什么分布是未知的，对总体是否服从某个分布作检验，常用的方法是x2分布检验法。然而，当样本中IP报丈长度比较集中时，大量实验结果表明IP报文的总长字段不服从x2分布，但并不能认为抽样样本的统计分布和总体的统计分布就不相同。本文提出了IP报文总长字段的一种新的检验方法———累计偏差检验法，并在南华大学校园网总出口上进行了抽样实验，结果证明抽样样本的分布和总体的分布相同，同时也证明了这种检验方法是非常有效的。
关键词：抽样测量；标识字段；统计属性；抽样掩码
中图分类号：TP311
文献标识码：A
文章编号；1003—6199(2005)03—0091—04
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摘 要：利用BP神经网络方法模拟各种非线形函数，通常的训练方法需要大量的训练样本。本文通过引入虚拟样本，提出了使用非线性函数定性信息(如一阶偏导数信息)的网络训练方法，利用均匀分布的随机数对网络参数进行再调整。算例说明该方法对于定性信息的利用非常成功，在不降低网络精度的要求下，有效减少了训练样本数量。 关键词：神经网络；定性信息；虚拟样本；非线性函数 中图分类号：TPl8 文献标识码：A
摘 要：对多边形Vonop图和中轴两个概念进行了重新定义以适应更广泛的工程应用。分析对比了含直线段、圆弧和自由曲线的区域轮廓边界Voronoi证图和中轴的各自的特征，给出了二者在凸多边形、简单多边形等不同情况下的相互关系及证明。 关键词：Voronoi图；中轴；特征；多边形轮廓 中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1003—6199(2005)03—0060—03
摘 要：基于成员离开概率对TGDH协议进行优化。证明当密钥树为Huffman时，改进后的P—TGDH协议中，平均成员密钥更新量和平均指数运算时间开销均可达到最优。 关键词：密钥协商；Diffie—Hellman密钥交换；动态对等组；哈夫曼树 中图分类号：TP393．08 文献标识码：A 文章编号：1003—6199(2005)03—0066—03
摘 要：μC／OS—Ⅱ操作系统作为一种简单高效的RTOS，它的应用范围很广，并有移植到各种处理器上的范例，如DSP在NEAR模式下的移植。文中介绍了该操作系统在5402DSP的FP模式下的移植，首先描述PaR模式与NEAR模式的区别，然后结合源代码对μC／OS—Ⅱ操作系统在该模式下的移植的具体步骤进行了详细分析。 关键词：DSP；堆栈；μC／OS—Ⅱ 中图分类号：TP311．54 文献标识
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