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基于模糊C均值聚类粒子群优化算法的ISN差值状态空间预测

             

摘要

作为TCP通信的参数,ISN在TCP连接建立的三次握手中发挥着重要作用.从ISN差值状态空间预测的角度出发,通过定义一种新的相关距离的概念,提出了一种基于模糊C均值聚类的粒子群优化算法FCM-PSO,并在此基础上给出了一种新颖的ISN差值状态空间预测方法,此算法可以把ISN差值的预测限定在一个较小的范围内,从而增加了ISN预测的准确度.

著录项

  • 来源
    《通信对抗》 |2009年第3期|18-22|共5页
  • 作者

    王巍; 曹春杰; 张一嘉;

  • 作者单位

    通信系统信息控制技术国家级重点实验室,浙江嘉兴,314033;

    中国电子科技集团公司第三十六研究所,浙江嘉兴,314033;

    通信系统信息控制技术国家级重点实验室,浙江嘉兴,314033;

    中国电子科技集团公司第三十六研究所,浙江嘉兴,314033;

    通信系统信息控制技术国家级重点实验室,浙江嘉兴,314033;

    中国电子科技集团公司第三十六研究所,浙江嘉兴,314033;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    TCP ISN; 模糊C均值聚类; 粒子群优化; 状态空间预测;

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