一、网络附加存储技术及其在校园网中的应用（论文文献综述）
李兆清[1]（2021）在《基于机器学习的校园网网络流量监测与分析》文中研究指明目前,互联网技术飞速发展,高校校园网的建设也紧跟时代发展的脚步。然而,网络的快速发展也带来了各种安全问题,如何准确快速识别出网络流量中的异常流量成为网络流量监测与分析研究方向的重点。校园网用户数量的不断增加,校园网网络流量爆炸式地增长,对校园网络流量的监测与分析难度也大大提升,现有的校园网网络流量监测系统难以应对日益复杂的各种流量攻击方式。本文根据新时代校园网网络流量监测的需求,设计出一套集校园网网络流量监测与检测异常流量为一体的基于机器学习的校园网网络流量监测与分析系统。本文主要工作如下:综合分析各种数据采集技术的优劣,本文最终选用NetFlow（思科流量采集协议）技术的基础上设计了测量分析模块。（2）本文将Isolation Forest（孤立森林）算法和优化K-means（K均值聚类）算法的优化组合设计出一套算法。本文设计出先通过孤立森林算法将网络流量分成正常和异常,再通过优化K均值聚类算法细粒度将异常网络流量分类的组合算法。然后使用真实数据集KDD CUP99作为仿真流量进行试验,分析机器学习组合算法对于网络流量监测系统性能的提升。初步验证了机器学习组合算法不仅可以用较短的时间开销达到较高的检测率,还弥补孤立森林算法不能检测出异常类型的不足。（3）应用本文设计的校园网网络流量监测与分析系统在实际校园网网络中进行运行。运行结果表明,本文设计的校园网网络流量监测系统比原有系统综合性能提升了11.2%,证明本文设计的系统性能得到了提升。实验结果证明,在使用真实数据集KDD CUP99作为仿真流量输入时,平均检测率提升13%,平均误报率下降了0.36%。在一个月的系统试运行过程中,对比原系统,本文设计的系统对于异常流程的检测性能综合提高11.2%。
方晓明[2]（2020）在《基于流量日志的用户行为及其在DHCP中应用研究》文中研究指明随着智能终端设备获取成本的降低、网络带宽和速度的提升以及无线网络覆盖能力的增强,无线网络中终端设备的规模呈现爆炸式增长,网络DHCP服务器需要承载的压力也越来越大。由于网络IP地址池的规模限制,能够分配给用户终端的IP地址是有限的并且越来越呈现出稀缺性的特点,如何在保证IP地址池可用空间满足突发性的终端设备增加的同时尽可能地降低DHCP服务器的负载,对于避免IP地址耗尽、节约服务器资源以及提升用户体验具有重要意义。校园无线网络环境下,由于网络使用用户较为固定,用户的上网习惯和兴趣偏好在短时间内不会发生较大转变,因此对用户历史上网行为进行分析研究并根据用户会话时长特征动态地确定网络中的DHCP租约时间具有重要研究意义。本文将主要对校园网络环境下DHCP租约时间优化策略展开研究,基于采集到的用户历史行为数据,提出IP地址使用和DHCP负载的仿真计算方法,建立租约时间和DHCP负载以及租约时间和IP地址使用关系模型,并根据建立的模型提出用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法,从而在有限的IP地址资源下满足具有良好移动性和瞬态访问模式的智能终端。本文的主要工作如下:1)对校园网络整体状况进行了考察,重点研究了无线接入设备的分布情况,分析了用户终端设备与校园网络的交互过程、校园网络认证机制、校园网络拓扑结构以及相关数据的采集过程;2)对AP日志、网络流量以及WEB认证记录进行预处理,提取用户移动行为属性和用户访问行为属性并提出一种基于分类回归树算法的条件性重分类算法对校园网络中用户的身份进行区分;采用真实数据进行实验,从准确率、精确率和召回率三个方面验证了算法的有效性;3)基于前文的研究,分别挖掘用户时空属性、用户访问属性和用户会话时长特征属性等用户属性并据此建立上网用户行为知识图谱;从用户身份、终端类型以及建筑物区域三个维度对用户会话时长特征进行了分析并以图的方式直观地展现了用户会话时长分布特征;4)结合网络DHCP数据,提出了一种基于用户状态变化的仿真方法计算网络中的IP地址使用和DHCP负载,并在此基础上分别对租约时间和IP地址使用及租约时间和DHCP负载之间的关系进行了建模。最后提出了一种用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法,根据历史网络数据动态地设置网络租约时间,并通过实验证明相比于现有的DHCP优化策略,我们提出的算法有着更高的优化效率和稳定性。
谢俊杰[3]（2020）在《基于软件定义网络的边缘数据共享机制研究》文中研究表明物联网、智慧城市、无人系统的快速发展,将产生大量的地理空间分布的边缘数据,同时大量的多模传感器每天都在产生海量的数据。市场上涌现的新的边缘设备,如智能手表、智能手环等,无论是与智能手机相伴,还是以独立模式存在,各种各样的商用可穿戴设备也将产生大量的边缘数据。伴随着正在进行的研究活动,在现有标准机构组织和规范的帮助下,学术界和产业界投入了大量的资金和人员用于边缘应用的开发和研究。为了提供广泛的新服务,一种普适的地理空间分散的计算基础设施和一种多模式、多维数据源网络正在形成。为了满足5G、物联网、自动驾驶、虚拟现实等新兴应用的需求,最基础的服务是数据服务。为了满足海量终端用户和设备对于数据访问的需求,一方面,需要优化网络自身的性能使其能够快速地响应用户的请求;另一方面,需要设计高效的数据共享架构使大量的边缘用户和设备能够快速地获取所需的数据。本文为了减少控制器响应数据请求的时延,提出了时延感知的交换机到控制器的选择机制。首先,为了减少响应数据请求的尾部延迟以及减轻控制器的负载,在控制器同构的场景下,我们设计了一种基于负载感知的控制器选择方法,该方法简单而有效地实现了同构控制器之间的负载均衡。进而,在控制器异构的场景下,我们提出了一种通用的时延感知的控制器选择机制,该选择机制包括两个关键组件:交换机端的控制器选择模型和控制器端的队列管理机制。评估结果表明,我们的延迟感知选择机制可以有效地降低响应数据请求的尾部延迟,并提高系统吞吐量。本文提出了控制平面的鲁棒性验证框架,以验证在所有故障场景和故障恢复策略的组合下,最高控制器占用率（MCU）是否满足性能需求。我们首先建立了故障恢复的优化模型,并证明了设计最优恢复策略是NP-hard的。因此,我们设计了两种有效的故障恢复策略,能够很好地逼近最优解,并对潜在故障具有良好的适应性。我们设计了递归求解的方法来确定控制平面的最差性能,并提出了一种分枝定界方法来加速求解的过程。我们的验证框架可以得出最有效的方法来增加少数所涉及的控制器的容量,同时最小化控制平面扩容所需的成本。本文提出了结构化边缘数据共享的路由机制为边缘数据共享提供了数据存储和取回的基础服务。我们所设计的贪婪路由边缘数据（GRED）机制,有两个方面的创新:首先,GRED机制支持仅需一个覆盖跳的边缘节点之间的分布式哈希表（DHT）。其次,GRED利用软件定义网络范式在可编程交换机上实现对一跳DHT的高效路由支持。为了实现GRED机制,软件定义网络（SDN）控制器维护一个虚拟空间,交换机和数据项根据其ID映射到空间中的不同位置。实验结果表明与已知的DHT解决方案相比,GRED使用了更少的路由开销,同时在边缘云节点之间实现了更好的负载均衡。本文提出了非结构化边缘数据共享的索引机制使得以不同方式存储的边缘数据都能得到有效的共享。我们设计了一种有效的基于坐标的索引（COIN）机制,用于边缘计算环境中的非结构化边缘数据共享。COIN机制包含两个方面的创新:一是,来自终端设备的任何数据查询请求都可以得到及时的响应。二是,查找速度显示了COIN机制的效率,与其它索引机制相比,COIN用于获取数据索引的路径长度最短,且在交换机中所需的转发条目最少。本文提出了层次化的边缘数据共享机制实现了“云-边-端”架构下的有效数据共享。我们基于分层移动边缘计算（MEC）基础设施的特点,提出了一种新的混合数据共享框架HDS,HDS将数据共享分为两部分:区域内和区域间。我们设计了布谷鸟摘要（Cuckoo Summary）协议,以实现区域内高效的数据共享。Cuckoo Summary不仅可以获得更高的查询吞吐量,而且可以减少误报率。为了实现跨区域的数据定位服务,我们设计了一种基于地理位置路由的跨区域数据定位方案,称之为基于MDT的方案。该方案的数据查找请求可以从入口区域DC直接传递到目的区域DC,从而实现层次化结构下边缘数据的快速有效共享。本文针对海量终端设备所产生的大量边缘数据以及5G场景下用户对于数据访问的低时延需求,从网络的控制平面和数据平面两个方面着手设计有效的边缘数据共享机制,并完成了五项具体的工作,使得终端用户的数据请求能够得到快速有效的响应。
葛丽静[4]（2020）在《基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的设计与实现》文中研究说明随着互联网的产生及其迅速发展,网络已逐渐融入进人们工作和生活当中。与此同时,用户行为分析也应运而生,为网络信息的挖掘和分析带来了机遇和挑战。这个领域一直都是学者们研讨的热点,它可用于研究学生在校上网行为,了解学生上网情况及其对学习的影响,使教务管理人员更有效对学生进行管理。本论文主要用于分析和管理校园网中用户的上网情况,对重度上网用户及早发现并进行针对性的干预和引导。然而,凭借单一的数据源可能分析结论并不准确,另外上网日志存储的位置可能比较分散,很难实现关联分析。本论文以校园网上网日志、流量日志、学习成绩等多源数据作为基础,搭建实现多源数据融合的校园网用户行为分析系统,完成对多源数据的统一处理分析,然后通过界面展示。本论文主要工作如下:（1）调研了用户行为分析的研究背景及意义,了解了国内外学者对校园网用户行为分析的研究现状。（2）分析了校园网用户行为分析的必要性和迫切性,研究了用户行为分析中涉及的相关技术,并提出了一种基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的方案。（3）提出了一种改进的K-means算法。通过改进对初始聚类中心的选取来降低聚类的误差,并利用Hadoop平台的分布式特征,将改进的K-means算法进行并行化计算分析解决系统中的处理效率问题。（4）提出了一种改进的TF-IDF算法。结合网页文本中HTML的结构特征,对TF-IDF算法进行改进,更加准确的提取出文本关键词。（5）设计并实现了一个基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统。系统中主要划分为三个模块:数据接入模块、数据处理分析模块和数据展示模块。通过该系统可以对校园中用户的上网行为进行了解,并及时对重度上网用户进行管理和指导。
林玲[5]（2020）在《基于主题搜索的校园用户行为挖掘系统的设计与实现》文中研究指明随着网络技术和业务的发展,网络用户数量逐年增加,网络中蕴涵的大量的用户行为信息成为了相关人士关注的重要分析来源。在高校中通过数据挖掘手段对校园网的用户行为信息进行分析,可以克服高校中传统的管理模式不够精细和深入的弊端。传统校园用户行为分析系统中主要包含主题模型建立和关联模式挖掘两个部分,现有的主题模型提取出的用户主题词对于语义的表示能力较弱,且传统关联模式挖掘的可定制性不高,容易提取到较大众但无用的关联特征。本文在已有的校园用户行为分析系统中加入主题提取改进算法和关联模式挖掘改进算法,设计并实现了一套基于主题搜索的校园用户行为分析系统。具体研究内容如下:1.提出一种基于结构协同的向量化隐含狄利克雷分布的主题词提取算法。该方法使用结构得分作为基于文本排序的关键词提取算法中的边权重,在该算法的基础上加入算法提取的主题语义信息作为权重参数,使得提取出的关键词具有主题语义表示能力。2.提出基于改进的警示线索词频繁树的两极多支持度算法。该方法加入了事务项的负向关联以增加分析中的潜在项集,使用多重最小支持度提高关联模式的准确性,在基于频繁模式树的关联模式分析算法基础上加入预设警示线索词的筛选,使得系统可以将管理者预设的敏感信息识别并提取出来。3.设计并实现了一种基于主题搜索的用户行为分析系统。系统包括数据存储,数据处理,算法分析和UI展示四大模块,其中算法分析模块包含了主题提取和特征向量关联算法。算法分析的结果通过归类和处理后在UI展示层进行结果的展示。实验结果表明,该系统能够有效的提取用户访问记录中页面链接对应的主题,且能正确地与用户其他特征向量进行关联。算法分析的结果能在Web的UI界面中进行展示,为校园网的网络管理者提供重要的分析依据。
颜光[6]（2018）在《某高职院校校园网改造方案的设计与实施》文中进行了进一步梳理近二十年,社会持续不断的发展,伴随着计算机也快速的发展,许多新技术不断的浮现,同时支持新技术的硬件设备也渐渐的普及。国内各大高校的校园网络也得到了快速发展。但随着高校学生的不断增加,校园网络的用户数量快速增长,大量新的应用不断呈现,早期建设的校园网络已无法满足现在师生对网络的需求。为了进一步推动数字校园信息化建设,给在校师生的学习、工作、生活提供更好的网络应用环境,本课题拟为某高职院校打造一个高速、安全、便捷、绿色的校园无线网络以及对有线网络进行千兆接入更新。无线校园网络与学校有线网络相融合,在网络管理、校园网认证上均实现了统一,校园网络结构进一步简化,网络的性能得到了很大提升,包括访问速度以及效率等。根据对该高职院校的校园网络进行调查分析,我们着重对该高职院校的整体网络架构进行了新的设计和规划。主要选择了更加合适的三层网络结构,对核心网络也进行了设计和规划,同时对核心设备进行了升级,如交换机,防火墙等。通过改造促进了校园网络中新设备与老设备的兼容性更加合理。随着学校新的应用系统出现,各服务器的运维变的很困难。随着云计算、虚拟化技术的不断发展,本课题研究了服务器进行虚拟化改造的方案,充分提升设备管理水平,且使数据得到了更可靠的保障。为解决光纤管网覆盖范围小的问题,设计了满足网络、视频监控等系统建设要求的骨干光纤管网方案。随着设备越来越多,原有机房已经无法满足使用的需要,本文论述了校园网的现状、分析了校园网中存在的问题、提出了升级改造方案,详细阐述了相关主要设备的选型标准。为了满足全校师生对无线网络的需求,本次校园网的升级改造方案新增了无线网络的规划设计。经过高校网络的升级换代,网络的安全性和可靠性得到了很大的提高。虚拟化使服务器管理更加科学方便,提高了服务器的安全性和稳定性。双活存储系统使数据安全更加安全;新骨干光纤管网已基本覆盖了校区的重要场所。新的中央机房也为整个校园网的运行提供了安全保障,质量上乘,环境稳定。高清晰度网络监控系统的建设有利于高校的安全与发展。总体而言,本次校园网升级方案的实施取得了令人满意的效果。
麦立庚[7]（2017）在《解决校园网存储需求问题——浅析NAS存储技术应用》文中研究表明以前的校园网几乎都是比较传统的校园网模式,经过改革之后,数字化的校园网占据了比较大的比重,因为以前的传统校园网模式已经不能够满足后外存储的要求了,随着校园的学生数目的大量增加,整个校园网所承受的信息量越来越大,因此一定要有一个过渡的阶段。网络存储模式的诸多优点已被越来越多的学校所认识,同时也逐渐成为校园网建设的标准配置。
余海萍[8]（2013）在《校园网的虚拟化高可用系统设计及应用》文中研究表明校园网已成为学校教学科研、事务管理、前沿求新、师生员工生活等不可缺少的重要平台。随着网络在高校各个部门发挥着越来越重要的作用，如何在满足用户需求的前提下，做到既减少投入，又提供丰富的服务和资源，保障稳定持续的服务成为目前校园网建设与发展的主要问题。虚拟化技术通过对真实计算机资源的抽象与模拟，实现计算资源优化和体系结构透明化。通过存储、网络、服务器虚拟化等不仅可以降低能源消耗，还可以提升设备的可用性。因此，通过虚拟化技术可以实现校园网的节能减排和高可用性。本文进行虚拟化高可用性校园网系统的设计与应用。通过对校园网的现状与虚拟化技术相关情况的调查，针对校园网存在的物理设备繁多、资源利用率低和故障率偏高等问题进行了虚拟化高可用性系统设计的需求分析。选用VMware的相关虚拟化产品，遵循虚拟化技术的高可用架构的设计规划原则进行设计。系统设计主要包括服务器、网络、存储3大部分。论文阐述了虚拟服务器网络的架构，包括物理设备部分的部署方法和虚拟部分的部署方法；构建了一个具有两个节点的高可用性架构环境；最后，通过对某大学校园网的服务器进行虚拟化系统构建与实验，运行结果表明本文所设计的系统达到设计要求，运行效果理想。本文的主要工作如下：（1）在分析某校园网现状的基础上，提出了一种校园网虚拟化高可用性的架构。将多台物理服务器合理地虚拟化到两台高性能服务器上，提高了资源利用率。（2）采用主机共享外部存储、存储多路径等技术，实现存储空间使用率的负载平衡；采用网络路径冗余，减少网络硬件及线路引起的故障，在虚拟交换机中建立用于vMotion的VMKernel端口，确保当发生故障时能顺利迁移虚拟机；建立主机及存储群集，结合DRS及HA功能，实现资源的聚合及负载的评估及建议。（3）通过采用多路径技术、群集技术、结合DRS与HA，减少了故障的发生，实现了群集内主机和存储空间负载平衡，提高了主机及虚拟机上应用系统的可用性，最终实现校园网虚拟化高可用性。本文工作遵循资源优化、安全易用、灵活高效的原则，充分考虑虚拟化平台工具的选择、架构设计的合理性与扩展性以及开放性。根据应用系统对硬件资源的需求进行动态合理的分配与回收，实现了服务器的群集管理、用户的安全使用。
吴婷[9]（2011）在《SAN网络数据存储在数字化校园网中的设计和应用》文中提出随着校园信息化建设的深入和发展,校园网的应用日益丰富,高效数字化校园建设已经成为国内高校建设的重点。现今的校园网不仅应具有更高的带宽、强大的性能以及保证校园网无中断运行的可靠性,还必须能对不同数据流进行合理有效的管理,以便有效和充分的利用网络传输带宽,校园网信息存储的问题随之而来。选择合理的存储体系结构,实现校园网教育资源的有效管理已势在必行。本文主要研究将基于SAN的网络数据存储应用到常州刘国钧高等职业技术学校的校园网建设中,解决目前该校网络数据存储过程中遇到的问题,全面提升该校的校园网质量和效率,为实现该校提出的“现代化管理”目标奠定基础。本文主要做了如下工作：1.针对该校目前校园网建设的现状,分析了网络信息流通过程中存在的问题,了解该校数字化校园网建设在网络数据存储方面的需求。2.对目前主流的网络数据存储技术进行了详细的研究与分析,并就应用对象、应用环境、应用需求等方面的不同进行综合比较,确定了常州刘国钧高等职业技术学校网络数据系统的设计方案。3.常州刘国钧高等职业技术学校的网络数据存储系统采用DELL公司的整套设备（包括服务器、光纤交换机、网络存储等）实施了FC SAN的网络数据存储系统架构,本论文对该系统实施的过程进行了详细的记录与描述。论文选取SAN网络数据存储系统为研究课题,系统已成功应用于常州刘国钧高等职业技术学校,具有一定的实际意义和应用价值。
郭政[10]（2008）在《IPv4/IPv6过渡技术的研究及其在校园网中的实现》文中研究说明计算机互联网（Internet）经过了几十年的飞速发展,给当今世界带来了巨大的改变,对未来社会的发展进步也将会产生深远的影响。作为计算机网络主要协议的IPv4已经十分成熟,成为计算机网络的基石。但随着网络规模和应用需求的不断扩大,基于IPv4协议的计算机网络在实际应用中越来越暴露出其诸多不足之处。于是IPv6协议被互联网工作组（IETF）设计出来作为取代IPv4协议的IP协议下一版本。2004年,基于IPv6协议的第二代中国教育和科研计算机网（CERNET2）的开通,标志着高等院校校园网络的发展进入了一个崭新的时代。虽然国内部分高校已经开始了校园网络的升级改造,并且处于向IPv6网络的过渡阶段,但是大部分的学校和单位对IPv6技术还不太熟悉,为了紧跟信息时代的步伐,适应教育信息化的发展趋势,研究基于校园网的IPv4向IPv6平稳过渡技术对今后校园网络的升级改造有着重要的现实应用意义。本文对IPv6协议及相关的ICMPv6协议、IPv6路由协议和IPv6的安全机制进行详细的分析,对下一代互联网中应用到的核心技术有一个全面深入的认识了解,研究三种目前主要的IPv4/IPv6过渡技术,详细说明它们的工作原理。在此基础上,设计了一种基于转换网关的过渡技术,给出了系统设计的原则、模块划分和工作流程。并利用现有的网络环境设备实现了IPv6主机的互联以及三种主要的IPv4/IPv6过渡技术的实验,验证了IPv4向IPv6网络平稳过渡的可能性,为IPv6校园网络的架设做技术储备及提供现实参考依据。晟后分析了校园网过渡到IPv6进程中的三个阶段,以及过渡过程中三种不同应用需求,以目前常见的高等院校IPv4校园网拓扑结构为例,综合各种技术,详细讨论了增加IPv6网络的可能性,并设计了IPv6网络的构架方案。
二、网络附加存储技术及其在校园网中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、网络附加存储技术及其在校园网中的应用（论文提纲范文）
（1）基于机器学习的校园网网络流量监测与分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 主要内容和设计指标 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 相关概念及关键技术介绍 |
| 2.1 网络流量测量技术 |
| 2.1.1 网络测量方法 |
| 2.1.2 网络监听探针部署技术 |
| 2.1.3 基于RMON的流量测量技术 |
| 2.1.4 基于Sniffer的流量测量技术 |
| 2.1.5 基于NetFlow的流量测量技术 |
| 2.2 常见的网络攻击类型 |
| 2.3 网络流量检测算法 |
| 2.3.1 Isolation Forest |
| 2.3.2 聚类算法 |
| 2.4 章节小结 |
| 第三章 基于机器学习算法设计 |
| 3.1 网络流量数据采集 |
| 3.1.1 数据捕获 |
| 3.1.2 数据存储 |
| 3.2 基于优化的K均值聚类算法异常流量分析算法 |
| 3.2.1 原始的K均值聚类算法 |
| 3.2.2 初始聚类中心点 |
| 3.2.3 优化K均值算法 |
| 3.3 优化的K均值聚类算法实验 |
| 3.3.1 选取特征值 |
| 3.3.2 预处理数据 |
| 3.3.3 实验指标说明 |
| 3.3.4 优化的K均值聚类算法实验结果 |
| 3.4 组合算法 |
| 3.4.1 组合算法算法思路 |
| 3.4.2 组合算法方案设计 |
| 3.4.3 组合算法实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的设计与实现 |
| 4.1 数据采集模块 |
| 4.1.1 采集对象种类 |
| 4.1.2 采集频率分析 |
| 4.1.3 数据采集模块实现 |
| 4.2 流量分析模块 |
| 4.2.1 正常网络流量分析模块 |
| 4.2.2 异常网络流量分析模块 |
| 4.3 测试系统 |
| 4.3.1 测试目的 |
| 4.3.2 测试结果及分析 |
| 4.4 系统对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介 |
（2）基于流量日志的用户行为及其在DHCP中应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容及主要工作 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 用户行为分析 |
| 1.3.2 用户身份特征分析 |
| 1.3.3 网络流量和性能研究 |
| 1.3.4 DHCP协议研究 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 网络日志的生成和采集 |
| 2.1 校园网络概述和AP日志 |
| 2.1.1 校园网络概述 |
| 2.1.2 AP日志 |
| 2.2 校园网用户认证 |
| 2.2.1 WEB认证原理 |
| 2.2.2 WEB认证数据 |
| 2.3 校园无线网络流量 |
| 2.3.1 HTTP协议 |
| 2.3.2 网络流量采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 校园网用户属性挖掘和分析 |
| 3.1 用户身份识别 |
| 3.1.1 数据预处理 |
| 3.1.2 基于认证记录的身份识别 |
| 3.1.3 基于网络流量的身份识别 |
| 3.1.4 CRAC算法 |
| 3.1.5 仿真实验和性能评估 |
| 3.2 用户时空属性分析 |
| 3.2.1 用户时空属性定义 |
| 3.2.2 用户时空属性分析 |
| 3.3 用户访问属性分析 |
| 3.3.1 用户访问时间属性分析 |
| 3.3.2 用户访问业务属性分析 |
| 3.4 用户行为知识图谱构建 |
| 3.4.1 知识图谱简介 |
| 3.4.2 知识图谱存储 |
| 3.4.3 知识图谱构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 校园网络下DHCP模型的建立 |
| 4.1 DHCP概览 |
| 4.1.1 DHCP报文及传输过程 |
| 4.1.2 IP地址池和IP租用时间 |
| 4.2 IP地址浪费现象研究 |
| 4.2.1 活动时间定义 |
| 4.2.2 IP地址浪费研究 |
| 4.3 IP地址使用和DHCP负载计算方法 |
| 4.3.1 用户分组 |
| 4.3.2 IP地址使用计算方法 |
| 4.3.3 DHCP负载计算方法 |
| 4.3.4 实验及分析 |
| 4.4 租约时间和IP地址使用及DHCP负载关系模型 |
| 4.4.1 IP地址使用模型 |
| 4.4.2 DHCP负载模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 用户行为驱动的DHCP租约时间优化算法 |
| 5.1 用户群体会话时长分析和分类选择 |
| 5.1.1 用户身份会话时长特征 |
| 5.1.2 用户终端类型会话时长特征 |
| 5.1.3 建筑物区域会话时长特征 |
| 5.1.4 用户群体分类选择 |
| 5.2 DHCP租约时间优化算法 |
| 5.2.1 算法准备工作 |
| 5.2.2 DHCP租约时间优化算法 |
| 5.3 仿真实验及性能分析 |
| 5.3.1 对比方法介绍 |
| 5.3.2 IP地址池消耗 |
| 5.3.3 DHCP负载 |
| 5.3.4 IP地址空闲时间 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 论文总结与未来工作 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）基于软件定义网络的边缘数据共享机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号使用说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 软件定义网络 |
| 1.1.2 边缘计算 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网络控制平面研究现状 |
| 1.2.2 网络数据平面研究现状 |
| 1.2.3 边缘数据共享研究现状 |
| 1.2.4 本文研究问题 |
| 1.3 主要研究工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 软件定义网络中控制器的选择机制设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 响应时延观测 |
| 2.2.1 长尾分布观测 |
| 2.2.2 长尾时延分析 |
| 2.3 控制器选择机制 |
| 2.3.1 控制器选择机制概述 |
| 2.3.2 负载感知的选择机制 |
| 2.3.3 有限队列长度的条件 |
| 2.3.4 负载感知选择机制的局限性 |
| 2.4 控制器时延感知选择机制 |
| 2.4.1 时延感知选择机制概述 |
| 2.4.2 控制器选择策略 |
| 2.4.3 控制器队列管理模型 |
| 2.5 性能评估 |
| 2.5.1 实验设置 |
| 2.5.2 d值的影响 |
| 2.5.3 通用配置的控制器 |
| 2.5.4 队列长度的影响 |
| 2.5.5 重大请求偏差的影响 |
| 2.5.6 时变服务率的影响 |
| 2.5.7 批选择策略评估 |
| 2.6 相关讨论 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 软件定义网络中控制平面的能力验证 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关基础理论 |
| 3.2.1 鲁棒性验证 |
| 3.2.2 不确定性失效 |
| 3.2.3 控制平面性能指标 |
| 3.2.4 预估流请求的数量 |
| 3.3 控制平面鲁棒性验证模型 |
| 3.3.1 鲁棒性验证框架 |
| 3.3.2 验证问题建模 |
| 3.3.3 失效恢复模型 |
| 3.3.4 验证问题分解 |
| 3.4 分布式控制平面的验证 |
| 3.4.1 近似最优恢复策略 |
| 3.4.2 搜索最差故障场景 |
| 3.4.3 控制平面能力增强 |
| 3.5 实验评估 |
| 3.5.1 实验平台测试 |
| 3.5.2 模拟实验设置 |
| 3.5.3 控制平面设计验证 |
| 3.5.4 故障场景下的评估 |
| 3.5.5 能力增强实验 |
| 3.6 相关讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 结构化边缘数据共享的路由协议设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关基础理论 |
| 4.2.1 分布式哈希表 |
| 4.2.2 DT图的路由属性 |
| 4.3 软件定义边缘网络的系统架构 |
| 4.4 虚拟位置构造 |
| 4.4.1 确定交换机的坐标 |
| 4.4.2 调整交换机的坐标 |
| 4.4.3 多跳DT图的构造 |
| 4.5 GRED协议下的数据共享 |
| 4.5.1 数据存储操作 |
| 4.5.2 确定边缘服务器 |
| 4.5.3 数据访问操作 |
| 4.6 GRED协议性能评估 |
| 4.6.1 实验设置 |
| 4.6.2 路由延展评估 |
| 4.6.3 流条目数量评估 |
| 4.6.4 负载均衡评估 |
| 4.7 相关讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 非结构化边缘数据共享的索引机制设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 研究动因和系统概述 |
| 5.2.1 研究动因 |
| 5.2.2 系统概述 |
| 5.3 基于坐标的索引机制 |
| 5.3.1 确定坐标 |
| 5.3.2 发布数据索引 |
| 5.3.3 存储数据索引 |
| 5.3.4 查询数据索引 |
| 5.4 多副本优化设计 |
| 5.4.1 多数据副本优化 |
| 5.4.2 多索引副本优化 |
| 5.5 COIN机制性能评估 |
| 5.5.1 小规模的实验 |
| 5.5.2 模拟实验设置 |
| 5.5.3 路径长度评估 |
| 5.5.4 转发条目的数量 |
| 5.5.5 多副本的影响 |
| 5.5.6 可扩展性评估 |
| 5.6 相关讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 层次化边缘数据混合共享机制设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 研究动因和系统架构 |
| 6.2.1 研究动因 |
| 6.2.2 系统架构 |
| 6.3 域内数据共享协议 |
| 6.3.1 缓存数据项 |
| 6.3.2 响应数据请求 |
| 6.3.3 移除数据项 |
| 6.3.4 性能分析 |
| 6.4 域间数据共享 |
| 6.4.1 发布数据索引 |
| 6.4.2 转发数据索引 |
| 6.4.3 优化交换机的坐标 |
| 6.4.4 查询数据索引 |
| 6.5 性能评估 |
| 6.5.1 实验设置 |
| 6.5.2 域内数据共享评估 |
| 6.5.3 混合数据共享评估 |
| 6.6 相关讨论 |
| 6.7 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（4）基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的章节安排 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 数据预处理 |
| 2.1.1 数据清洗 |
| 2.1.2 数据消减 |
| 2.1.3 数据转换集成 |
| 2.1.4 数据标准化 |
| 2.1.5 数据加权归一化 |
| 2.2 大数据相关技术 |
| 2.2.1 Hadoop技术 |
| 2.2.2 Flume技术 |
| 2.2.3 Hive技术 |
| 2.3 聚类算法 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 聚类算法分类 |
| 2.3.2.1 划分法 |
| 2.3.2.2 层次法 |
| 2.3.2.3 基于密度的方法 |
| 2.3.2.4 基于网格的方法 |
| 2.3.2.5 基于模型的方法 |
| 2.3.3 算法分类对比 |
| 2.4 统计方法 |
| 2.5 文本关键字提取算法 |
| 2.5.1 基于统计特征的关键词提取算法 |
| 2.5.2 基于词图模型的关键词提取算法 |
| 2.5.3 基于主题模型的关键词提取算法 |
| 2.6 可视化技术 |
| 2.6.1 可视化概念 |
| 2.6.2 可视化特性 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 需求分析概述 |
| 3.2 功能性需求分析 |
| 3.2.1 系统功能分析 |
| 3.2.2 系统流程分析 |
| 3.2.3 系统相关技术分析 |
| 3.3 非功能性需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计与实现 |
| 4.1 系统架构模型设计 |
| 4.2 系统详细设计 |
| 4.2.1 数据库表设计 |
| 4.2.2 性格主题模型设计 |
| 4.2.3 K-means算法设计 |
| 4.2.3.1 传统的K-means算法 |
| 4.2.3.2 K-means算法改进 |
| 4.2.3.3 算法对比 |
| 4.2.4 TF-IDF算法设计 |
| 4.2.4.1 传统的TF-IDF算法 |
| 4.2.4.2 TF-IDF算法优化 |
| 4.2.4.3 算法对比 |
| 4.2.5 模块接口设计 |
| 4.2.6 数据接入模块设计 |
| 4.2.7 数据处理分析模块设计 |
| 4.2.7.1 数据预处理 |
| 4.2.7.2 用户行为分析功能 |
| 4.2.7.3 用户个人画像功能 |
| 4.2.8 数据展示模块设计 |
| 4.3 系统实现 |
| 4.3.1 系统环境搭建 |
| 4.3.2 系统功能实现 |
| 4.3.2.1 数据接入模块实现 |
| 4.3.2.2 数据处理分析模块实现 |
| 4.3.2.3 数据展示模块实现 |
| 4.4 系统测试 |
| 4.4.1 功能测试 |
| 4.4.2 性能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录: 缩略词说明 |
| 致谢 |
（5）基于主题搜索的校园用户行为挖掘系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 用户行为分析技术研究现状 |
| 1.2.2 Web日志挖掘技术研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 校园网Web日志挖掘技术 |
| 2.2 Web日志数据预处理 |
| 2.3 基于Web日志的用户行为分析方法 |
| 2.3.1 主题模型介绍 |
| 2.3.2 关联模式挖掘 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于结构协同的向量化狄利克雷主题词提取改进算法 |
| 3.1 关键词提取算法 |
| 3.1.1 网页评分排名算法 |
| 3.1.2 基于文本排名的关键词提取算法 |
| 3.1.3 基于搜索模型的文本相关性权重计算方法 |
| 3.2 基于结构协同的向量化隐含狄利克雷分布主题词提取算法 |
| 3.2.1 算法思想 |
| 3.2.2 文本预处理 |
| 3.2.3 向量化的狄利克雷主题模型初始化向量取值 |
| 3.2.4 候选词得分计算 |
| 3.2.5 文本网络构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于正负关联多支持度的警示线索词频繁模式挖掘改进算法 |
| 4.1 算法改进动机 |
| 4.1.1 警示线索词 |
| 4.1.2 单一最小支持度 |
| 4.1.3 传统正向关联规则 |
| 4.2 算法改进思想 |
| 4.2.1 改进的警示线索词频繁树 |
| 4.2.2 多重最小支持度的引入 |
| 4.2.3 含正负项目的多重最小支持度 |
| 4.3 算法流程设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于主题搜索的用户行为分析系统设计 |
| 5.1 系统需求及功能流程分析 |
| 5.2 原始数据存储层 |
| 5.3 数据整合处理层 |
| 5.4 算法分析层 |
| 5.4.1 用户行为集预处理模块 |
| 5.4.2 主题提取模块 |
| 5.4.3 特征向量关联模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 测试结果及分析 |
| 6.1 测试环境介绍 |
| 6.2 测试用例设计 |
| 6.3 测试结果及分析 |
| 6.3.1 基于结构协同的LDA2Vector算法测试结果及分析 |
| 6.3.2 基于改进的警示线索词频繁树的两极多支持度算法结果及分析 |
| 6.3.3 系统前端页面展示 |
| 6.3.4 系统在使用传统算法和改进算法运行结果展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）某高职院校校园网改造方案的设计与实施（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外高职院校校园网研究现状 |
| 1.3 某高职院校校园网的概况 |
| 1.4 本文所研究的主要内容和结构 |
| 1.5 本章总结 |
| 第二章 某高职院校校园网的现状研究 |
| 2.1 某高职院校校园网的现状 |
| 2.2 某高职院校校园网面临的主要问题 |
| 2.2.1 网络结构问题、主干核心问题、网络安全问题 |
| 2.2.2 服务器管理以及数据的安全 |
| 2.2.3 光纤网络、视频监控系统 |
| 2.2.4 中央机房较陈旧 |
| 2.3 某高职院校校园网升级改造总体需求 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 网络升级改造的相关理论与技术 |
| 3.1 多核心结构 |
| 3.2 VLAN技术 |
| 3.3 防火墙 |
| 3.4 三层交换技术 |
| 3.5 服务器的虚拟化技术 |
| 3.6 双活存储技术 |
| 3.7 VPN技术 |
| 3.8 本章总结 |
| 第四章 某高职院校校园网建设需求分析 |
| 4.1 校园网建设需求 |
| 4.2 网络改造实施的基本原则 |
| 4.3 校园网改造的总思路 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 某高职院校校园网改造升级方案的设计 |
| 5.1 校园网建设的组网技术规范 |
| 5.2 无线场景建设 |
| 5.3 网络分层设计思想 |
| 5.4 校园网骨干网络的总体设计 |
| 5.4.1 核心层的设计 |
| 5.4.2 汇聚层的设计 |
| 5.4.3 接入层设计 |
| 5.4.4 校园网无线覆盖的总体设计 |
| 5.4.5 综合布线 |
| 5.5 校园网络IP地址以及VLAN的规划 |
| 5.5.1 Vlan简介和功能 |
| 5.5.2 Vlan的规划 |
| 5.5.3 IP地址规划 |
| 5.6 校园网安全系统设计 |
| 5.6.1 校园网安全建设依据 |
| 5.6.2 安全体系架构的设计 |
| 5.6.3 校园网主要安全设备的指标 |
| 5.7 数据中心设计 |
| 5.7.1 建设原则 |
| 5.7.2 项目规划设计 |
| 5.7.3 设备采购数量 |
| 5.8 校园网主要设备的选型及清单 |
| 5.9 本章总结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 致谢 |
（7）解决校园网存储需求问题——浅析NAS存储技术应用（论文提纲范文）
| 1 校园网存储信息分类现状 |
| 2 校园网数据特点 |
| 2.1 应用系统多,管理难度大 |
| 2.2 数据类型多,存储需求复杂 |
| 3 校园网络存储中存在不足 |
| 4 校园网数据存储系统要求 |
| 5 存储技术分析 |
| 5.1 SAN存储区域网络(Storage Area Network) |
| 5.2 NAS网络附加存储(Network Attached Storage) |
| 6 NAS在解决校园网存在问题中的优势 |
| 7 结语 |
（8）校园网的虚拟化高可用系统设计及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 第l章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 虚拟化技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与工作 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 主要工作 |
| 1.4 本文结构 |
| 第2章 校园网虚拟化技术相关基础 |
| 2.1 校园网中的虚拟化相关技术 |
| 2.1.1 以太网和ATM |
| 2.1.2 VLAN |
| 2.1.3 虚拟化技术 |
| 2.2 校园网存在的问题 |
| 2.3 校园网的高可用性需求分析 |
| 2.3.1 高可用性技术 |
| 2.3.2 某大学校园网简介 |
| 2.3.3 需求分析 |
| 2.3.4 虚拟化带来的好处 |
| 2.4 虚拟化平台工具 |
| 2.4.1 Microsoft的虚拟化工具 |
| 2.4.2 Citrix的虚拟化工具 |
| 2.4.3 VMware的虚拟化工具 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 校园网的虚拟化高可用性系统设计与部署 |
| 3.1 方案总体架构 |
| 3.2 存储虚拟化架构的设计与部署 |
| 3.2.1 存储虚拟化的规划和设计 |
| 3.2.2 存储虚拟化架构的实现 |
| 3.3 网络环境的设计与部署 |
| 3.3.1 网络架构的规划和设计 |
| 3.3.2 网络环境的部署 |
| 3.4 服务器虚拟化环境的设计与部署 |
| 3.4.1 服务器虚拟化环境的规划和设计 |
| 3.4.2 服务器虚拟化组件工具 |
| 3.4.3 服务器虚拟化环境的部署 |
| 3.5 虚拟化高可用性架构的实现 |
| 3.6 小结 |
| 第4章 高可用性测试与分析 |
| 4.1 高可用性测试 |
| 4.1.1 测试环境 |
| 4.1.2 主要测试 |
| 4.2 测试结果分析 |
| 4.2.1 资源利用率 |
| 4.2.2 连续服务时间 |
| 4.3 系统维护 |
| 4.3.1 虚拟机迁移 |
| 4.3.2 虚拟机的备份和还原 |
| 4.4 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）SAN网络数据存储在数字化校园网中的设计和应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 网络数据存储系统的研究现状 |
| 1.2 网络数据存储系统的实施意义 |
| 1.3 本论文主要的研究工作 |
| 2 校园网数据存储需求分析 |
| 2.1 学校校园网应用背景 |
| 2.1.1 校园网应用背景 |
| 2.1.2 新校区校园网络 |
| 2.2 网络数据存储系统的应用需求分析 |
| 2.3 网络数据存储系统的的实现目标 |
| 3 网络数据存储系统SAN |
| 3.1 数据存储技术的特点 |
| 3.2 主流的数据存储技术 |
| 3.3 数据存储技术的比较 |
| 3.3.1 NAS与DAS的区别 |
| 3.3.2 SAN和NAS的区别 |
| 3.3.3 SAN、NAS、DAS的综合比较 |
| 3.4 存储区域网络(SAN) |
| 3.4.1 SAN的组成 |
| 3.4.2 SAN的传输 |
| 3.4.3 SAN的特点 |
| 3.4.4 SAN的优势 |
| 3.4.5 SAN的设备类型 |
| 3.5 SAN的技术分类 |
| 3.5.1 FC SAN技术 |
| 3.5.2 IP SAN技7术 |
| 3.5.3 FC SAN和IP SAN性能比较 |
| 3.5.4 FC SAN和IP SAN的应用 |
| 3.6 SAN对于校园网应用的优势特点 |
| 4 SAN存储系统的关键技术 |
| 4.1 光纤通道技术 |
| 4.1.1 FC协议 |
| 4.1.2 iSCSI协议 |
| 4.2 RAID技术 |
| 4.2.1 RAID 0 |
| 4.2.2 RAID 1 |
| 4.2.3 RAID5 |
| 4.2.4 RAID 10 |
| 4.2.5 RAID的级别比较 |
| 4.3 数据备份技术 |
| 4.3.1 数据备份概述 |
| 4.3.2 网络数据存储的备份 |
| 4.4 存储控制器管理技术 |
| 4.4.1 控制器管理 |
| 4.4.2 控制器管理的关键问题 |
| 5 常州刘国钧校园网数据存储的实现 |
| 5.1 网络数据存储系统的设计原则 |
| 5.1.1 一般原则 |
| 5.1.2 新校区网络数据存储系统的设计特点 |
| 5.2 网络数据存储系统设计方案 |
| 5.2.1 设计方案 |
| 5.2.2 方案说明 |
| 5.3 新校区网络数据存储系统实现 |
| 5.3.1 实现方案 |
| 5.3.2 实现方案说明 |
| 5.4 服务器的应用 |
| 5.5 存储空间的应用 |
| 5.6 存储空间的管理 |
| 5.6.1 服务器与光纤交换机的连接 |
| 5.6.2 分配存储空间 |
| 5.6.3 服务器与存储的连接 |
| 5.7 存储系统的性能测试 |
| 5.7.1 测试环境 |
| 5.7.2 性能测试 |
| 5.7.3 稳定性评价 |
| 5.7.4 测试结果 |
| 5.8 应用效果与存在问题 |
| 5.8.1 应用效果 |
| 5.8.2 存在问题 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（10）IPv4/IPv6过渡技术的研究及其在校园网中的实现（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本文主要内容及工作 |
| 1.3 本文的篇章结构 |
| 第二章 IPv6协议研究 |
| 2.1 IPv6协议基础及与IPv4协议对比 |
| 2.1.1 IPv6协议新特性 |
| 2.1.2 IPv6报头结构 |
| 2.2 IPv6地址体系结构 |
| 2.2.1 IPv6地址表示法 |
| 2.2.2 IPv6地址分类 |
| 2.3 ICMPv6协议 |
| 2.4 IPv6路由协议 |
| 2.5 IPv6协议安全机制 |
| 第三章 IPv6过渡技术研究与转换网关设计 |
| 3.1 平稳过渡技术难点和基本方案 |
| 3.1.1 过渡的必要性 |
| 3.1.2 过渡的技术难点 |
| 3.1.3 过渡的基本方案 |
| 3.2 三种主要过渡技术 |
| 3.2.1 双协议栈技术 |
| 3.2.2 隧道技术 |
| 3.2.3 协议转换技术 |
| 3.3 IPv4/IPv6转换网关总体设计 |
| 3.3.1 系统设计原则 |
| 3.3.2 系统模块划分 |
| 3.3.3 系统工作流程 |
| 第四章 IPv6网络联通实验 |
| 4.1 实现局域网内 IPv6主机联通的实验 |
| 4.2 实现双协议栈技术的实验 |
| 4.3 实现隧道技术的实验 |
| 4.4 实现 NAT-PT技术的实验 |
| 第五章 IPv6校园网络构架方案 |
| 5.1 IPv6网络过渡进程 |
| 5.2 IPv6校园网过渡需求 |
| 5.3 IPv6校园网构架 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、网络附加存储技术及其在校园网中的应用（论文参考文献）
- [1]基于机器学习的校园网网络流量监测与分析[D]. 李兆清. 青海师范大学, 2021(09)
- [2]基于流量日志的用户行为及其在DHCP中应用研究[D]. 方晓明. 东南大学, 2020(01)
- [3]基于软件定义网络的边缘数据共享机制研究[D]. 谢俊杰. 国防科技大学, 2020(01)
- [4]基于多源数据融合的校园网用户行为分析系统的设计与实现[D]. 葛丽静. 北京邮电大学, 2020(05)
- [5]基于主题搜索的校园用户行为挖掘系统的设计与实现[D]. 林玲. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]某高职院校校园网改造方案的设计与实施[D]. 颜光. 南京邮电大学, 2018(02)
- [7]解决校园网存储需求问题——浅析NAS存储技术应用[J]. 麦立庚. 数字技术与应用, 2017(04)
- [8]校园网的虚拟化高可用系统设计及应用[D]. 余海萍. 湖南大学, 2013(06)
- [9]SAN网络数据存储在数字化校园网中的设计和应用[D]. 吴婷. 南京理工大学, 2011(07)
- [10]IPv4/IPv6过渡技术的研究及其在校园网中的实现[D]. 郭政. 复旦大学, 2008(03)