后，分析数据属性，由于一个数据源是有一组数据属性组成的，通过这些属性特征能够反映出待传输数据的基本信息。主要通过数据元组的相关性进行衡量，分析元组数据出现的次数，即通过元组数据密度进行定义，数据元组密度图如图1所示。图1中，ε表示指定邻域的半径。按照这种思路，对上述数据集中的每个元组数据进行权重的分配[5-7]，它的表达式如下：(2)公式(2)中，w(C)表示属性权重，w(tk)表示核心元组的数目，δ表示异常值，w(tb)表示边的元组数目。
3多径并行传输架构
在上述预处理完成后，建立多径并行传输架构，主要内容如下：预先对流量分割，通信流分割是发送端用来将大型数据块分割成不同大小或相同大小的数据单元[8]，其大小由通信流分割的粒度决定，主要分为以下几类：第一，在分组级业务分割中，分组是数据流的最小构成单元，因此，分割方法粒度最小，且分组概率相互独立，可以发送到发送端；第二，流层面的流量分割[9]，将特定目标地址封装在包头部，然后将具有相同目标地址的包聚合为数据流，这些不同的数据流彼此独立，并通过唯一的流标识符加以区别。利用流级分割技术可以有效地解决数据失真对多径传输的影响[10]。第三，子流层面的流量分割，同一目的地头部的数据流被分成多个子流，所有子流中的包都有相同的目的地地址，在一定程度上解决了流分割算法中的负载不平衡问题。多径并行传输架构如图2所示。除此之外，在带宽聚合体系结构中，调度算法是决定业务传输方式和业务子流调度次序[11]，确保业务子流有序到达接收端的核心，接下来我们将讨论数据调度。
4带宽调度方桉制定
对于多元异构网络的数据传输，当某个路径的带宽达到一定值时，网络的带宽会不断增加，传输性能会相对稳定。为提高吞吐量，分配过多带宽会降低频谱利用率，从而导致频谱资源的浪费。在当前频谱资源日益紧张的情况下，对多径并行传输中各路带宽进行调度和管理，不仅能保证多径并行传输的传输性能，而且能有效地利用资源。为此进行处理，实现的主要步骤如下：第一，采用机器学习方法进行有效带宽估计，合理地估计每个子流可充分利用的无线带宽资源，以及以较少的带宽资源达到高吞吐率的要求，是带宽调度算法的关键。为此采用耦合拥塞控制算法，对各个子流联合控制，其表达式如下：(3)公式(3)中，MSS表示报文最大长度的常数，由协议设置，RTTi、PLRi分别表示子流所处路径的往返延迟和丢包率。第二，参数滤波处理，因为无线信道的多样性和时变特性，链路参数和路径有效带宽都会发生动态变化，且存在误差。为去除误差，对网络参数进行卡尔曼滤波器滤波，