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針對軟件定義網絡（SDN）中交換機流表匹配率低的問題，提出了數據流特征感知的交換機流表智能更新方法。首先，論述流表項的生存超時時間timeout對數據包匹配的影響，并且分析比較基于先進先出（FIFO）、近期最少使用（ LRU）等一般方法存在的不足；其次，根據流表項的生存時間和數據流的特征密切相關的思想，利用基于隱馬爾可夫模型（HMM）的深度流檢測（DFI）技術對數據流進行分類；最后，根據流表資源和控制器計算資源狀況，實現(xiàn)對不同類型數據流流表項的智能更新。采用校園數據中心網絡行為數據的模擬實驗表明，與流表更新的一般方法相比，智能方法能使流表匹配率提高5%以上，對SDN交換機的管理有實際意義。
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