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网络数据流量分形判别方法的研究
摘要：随着互联网的迅猛发展，网络数据流量成为当今信息社会中不可或缺的一部分。为了保障网络的稳定和安全，分析网络数据流量的特征成为了重要的研究课题之一。而分形理论作为一种新型的数据分析方法，已经被广泛应用于网络数据流量分析中。本文主要对网络数据流量分形判别方法的研究进行综述，并对其在网络数据流量分析中的应用进行探讨和总结。
关键词：网络数据流量；分形理论；分形维数；分形模型
随着互联网技术的飞速发展，网络数据流量的规模呈现出爆炸性增长的趋势。网络数据流量的分析和管理已成为现代网络运营的重要任务。而如何准确地对网络数据流量进行判别和预测，成为了网络管理人员和研究人员面临的重要问题。传统的数据分析方法在处理网络数据流量时存在着精度低、计算复杂等问题，而分形理论作为一种新兴的数据分析方法，越来越受到研究者的关注。
分形理论是由法国数学家曼德勃罗(Benoit Mandelbrot)于20世纪70年代初提出的。分形是指一种具有自相似性的图形或几何体，即整体的形状与局部的形状相似。分形具有无穷细节、复杂多变的特点，能够描述许多自然现象和复杂系统。
网络数据流量的分形特征主要表现在数据包的间歇时间、数据包的大小和数据包的持续时间等方面。网络传输是一个复杂的过程，其数据流量在时间和空间上均具有不规则的变化特征，而这些特征正是分形理论所擅长描述的。
网络数据流量分形判别方法是指利用分形理论来对网络数据流量进行分析和判别的方法。目前，主要存在以下几种网络数据流量分形判别方法：
分形维数是分形理论中的重要概念，它可以用来描述一个分形对象的复杂程度。在网络数据流量分析中，可以通过计算数据包的分形维数来判断网络数据流量的复杂程度。分形维数大的数据流量表示其具有更加复杂的内部结构。
分形模型方法是利用分形几何构建模型来描述网络数据流量的方法。常用的分形模型有分形布朗运动模型、分形随机过程模型等。这些模型可以较好地模拟网络数据流量的自相似特性。
小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解为不同尺度的频率成分。在网络数据流量分析中，小波变换可以用于提取网络数据流量的特征，进而进行分形分析和判别。
网络数据流量分形判别方法已经广泛应用于网络流量监测、入侵检测、流量预测等领域。通过对网络数据流量进行分形分析，可以更加准确地判断网络的异常行为和攻击行为，提高网络的安全性。
本文综述了网络数据流量分形判别方法的研究现状，并对其在网络数据流量分析中的应用进行了讨论。随着互联网的发展和智能化技术的应用，网络数据流量分形判别方法还有许多待研究的问题。未来的研究可以集中在改进分形模型的精度和效率、提高分形维数计算方法的准确性等方面，以更好地应用于网络数据流量分析和管理中。
参考文献：
[1] ——,1989.
[2] [J].计算机应用,2010,12:120-123.
[3] 李四,[J].通信技术,2012,6:45-49.