网络大数据处理研究及应用

大数据带来的信息风暴正在改变我们的生活、工作和思维。本书探讨了IP网络流量数据和图像等数据的处理，对这些数据的处理研究有助于网络规划和提高网络的性能，同时对图像增强、和大数据的处理研究都具有重要意义。本书主要包括网络流量、数字图像的处理和安防监测系统信号处理三方面的内容，介绍了作者在网络流量分析和建模、流量预测、流量的异常检测及预警、图像增强、图像稀疏编码和特征提取等方面提出的新方法，以及对安防监测信息的特征提取和识别方法的研究。

邹柏贤，北京联合大学教授，曾工作于中国电信北京研究院、航天工业总公司三院八三五八所，具有丰厚的实践和理论基础。

前言
第1章 概述
1.1 网络大数据
1.2 网络流量处理
1.3 数字图像处理
1.4 安防监测系统信号处理
参考文献
第2章 网络流量的平稳化
2.1 基本概念
2.2 网络流量的周期性特征
2.3 网络流量的正常行为模式
2.4 平稳化流量数据
2.5 模型选择和识别
2.6 模型估计
2.7 平稳化算法
小结
参考文献
第3章 网络流量建模及预测
3.1 网络流量预测相关研究
3.2 建立网络流量模型
3.3 网络流量预测
3.4 真实流量预测
3.5 流量过载预测
3.6 流量过载预测方法评价
小结
参考文献
第4章 网络流量异常检测
4.1 研究背景
4.2 网络流量异常检测方法概述
4.3 残差比异常检测方法
4.4 网络流量异常检测模拟实验
小结
参考文献
第5章 MPLS网络流量工程研究
5.1 基本概念及问题
5.2 MPLS流量工程研究进展
5.3 基于遗传算法的MPLS流量工程路径计算
5.4 遗传算法计算路径模拟实验
小结
参考文献
第6章 图像稀疏编码方法研究
6.1 研究背景
6.2 稀疏编码模型研究现状
6.3 模型分析和比较
6.4 模拟生物视觉信息处理的稀疏编码原理
6.5 一种基于赫布规则的稀疏编码模型
小结
参考文献
第7章 图像轮廓提取方法研究
7.1 图像轮廓提取简介
7.2 图像轮廓提取研究现状
小结
参考文献
第8章 图像边缘检测方法研究
8.1 基本概念及现状简介
8.2 Prewitt边缘检测方法和形态学边缘检测方法
8.3 改进的图像边缘检测方法
8.4 边缘检测改进方法的实验及分析
小结
参考文献
第9章 光纤安防监测信号的特征提取与识别研究
9.1 问题描述及内容简介
9.2 光纤安防监测系统
9.3 光纤振动信号特征提取方法研究现状
9.4 光纤振动信号识别方法研究现状
9.5 基于ELM算法的光纤振动信号识别
9.6 光纤振动信号检测实验及分析
小结
参考文献