停止ストリームの検知 ( 2 )
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停止ストリームの検知 ( 2 ). 前回までのあらすじ. 今回の内容. 研究の概要 停止ストリームの検知方法 使用するプログラムの大まかな動き グラフの説明 研究の進み具合. プログラムについて. ① トラヒックデータをグループ化。 ② そのグループで平均を求める。 ③ その平均を元に不偏分散を求める。 ④ 全体の不偏分散との商を求める。. グループ化と平均. 変数m個ごとにデータを分け、平均を計算する。 X X X ・・・・ X X X ・・・・ X ・・. 1. 2. 3. m. m +1. m+2. 2m. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
研究の概要 停止ストリームの検知方法
使用するプログラムの大まかな動き グラフの説明 研究の進み具合
今回の内容
前回までのあらすじ
プログラムについて
① トラヒックデータをグループ化。
② そのグループで平均を求める。
③ その平均を元に不偏分散を求める。
④ 全体の不偏分散との商を求める。
グループ化と平均変数m個ごとにデータを分け、平均を計算する。
X X X ・・・・ X X X ・・・・ X ・・
1 2 3 m m+1
m+2 2m
X X X ・・・・ X
1 2 3 m
m
= X 1(m)
同様に
X(m)2
不偏分散
STEP1 :データの平均を計算する。STEP2 :各データと求めた平均の差を求める。STEP3 :その差の 2 乗の値を足していく。STEP4 :その和を ( データ数 – 1) で割る。
不偏分散あるデータの集合 X{ } として、平均を x とすると、不偏分散 V は以下の式となる。
V = {( ) + ( ) ・ ・ ・ ・ ( ) }
変数 m ずつグループ化したデータの不偏分散 V は
V = {( ) + ( ) ・ ・ ・ ・ ( ) }
x 1 , x 2 , ・ ・ ・ ・
x n
n - 1
1x - x1 x - x2 x - xn
2 2 2
(m)
[n / m]-1
1x - x1
2(m) x - x2
2(m) x - xn / m
(m)
2(m)
自己相似性
同じ形のものが、同じ図形に複数存在する。
トラヒックの自己相似性
1 2 30 1 2 30
x i
msec
msec
x ( i ) m
そこで、ハースト指数 (H) を使用する!!
ハースト指数とは?
V = V となるような変数のこと。
V = {( ) + ( ) ・ ・ ・ ・ (
) }
X =
0 < H < 1H :ハースト指数
(m)H
(m)H [n / m]-
1
1x - x1(H
)
2(m) x - x2(H
)
2(m) x -
xn / m (H)(m)
2
(m)
1(H)
X + X + X ・・・・ X
1 2 3 m
mH
H H H
関係式
X = ×
を C に置き換えて、 V を使って V を求めると、
V = {( ) + ( ) ・ ・ ・ ・ ( ) }
= C V
(m)1
X + X + X ・・・・ X
1 2 3 m
mH mmH
mmH (m)
(m)
[n / m]-1
C x - x1(H)
2(m) x - x2(H
)
2(m) x -
xn / m (H)(m)
2
H H H
(m)H
2
2 (m)H
関係式
C を = m に戻し、 V = V とすると
V = m V となります。
V / V = m
(m)H
(m)
mmH H - 1
2H -2
(m) 2H -2
グラフについて 関係式の対数をとってグラフにする。
log ( V / V )= (2H – 2)log m10
(m)
10
現在までの研究の進み具合 プログラムを少しいじる。
今後の研究について
グラフの相関性の検証
順調に進めば実際のデータで!
参考文献 IT 用語辞典 e-Words
http://e-words.jp/
種田先生との講義ノート
ご清聴ありがとうございました