使用改进K-SVD的网络多媒体业务QoS类识别

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 1次 | 上传用户:FollowMyHeart88
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
该文基于网络多媒体业务QoS(Quality of Service)特征特点,提出网络业务QoS类识别算法。探索了新的多媒体业务QoS类划分模式,在QoS分类的基础上,可以通过将具有相同或相似QoS需求特征的业务流聚集生成聚集流。聚集流划分使用较少的QoS特征,借助聚集流可以在合理的粒度上区分多媒体业务。该文从QoS特征出发分析了聚集流识别的特点,利用网络多媒体业务典型QoS特征的稀疏性,使用改进K-SVD(Kernel Singular Value Decomposition)进行字典学习,实现网
其他文献
对于典型的数字信道化接收机之后级联相位差分法测频的处理架构,现有的测频精度表达式未考虑波形复包络对测量精度的影响。该文针对这一问题,推导了考虑波形复包络影响的新的测频精度表达式,并进行了仿真。仿真分析的结果与推导的精度表达式一致,表明改进的测频精度表达式能够有效反映信号波形对测频性能的影响。
论文针对视觉词袋(BOVW)模型放弃图像空间结构的缺点,提出一种基于Hesse稀疏编码的图像检索算法。首先,建立n-words模型,获得图像局部特征表示。n-words模型由一系列连续视觉词
本文着眼于国际商业航天贸易以及中国商业航天发展的现实,从世界贸易组织最基础的非歧视原则切入,通过"原则的内涵"、"法理层面的适用依据"和"原则适用的例外"三个角度探讨非