覆盖网能有效分离网络应用与底层网络基础设施,提升服务质量(quality of service,QoS)和用户体验(quality of users’experience,QoE)。设计了一种普适性较强的覆盖网拓扑构建算法——基于最小生成树(minimum spanning tree,MST)的拓扑...覆盖网能有效分离网络应用与底层网络基础设施,提升服务质量(quality of service,QoS)和用户体验(quality of users’experience,QoE)。设计了一种普适性较强的覆盖网拓扑构建算法——基于最小生成树(minimum spanning tree,MST)的拓扑感知度约束(minimum spanning tree-based topology-aware degree bound,MST-TADB)覆盖网构建算法。该方法感知网络拓扑,逐步生成MST,同时参考节点的转发和计算能力作为节点度约束收敛算法。由仿真结果可知,和同类算法相比,本文方法的故障恢复率、恢复路径跳数惩罚、服务节点平均节点度和时间复杂度综合权衡较好,并保证了所构建的覆盖网的自愈性。展开更多
提出一种新的基于DT-KSVM(decision tree kernel support vector machine,决策树支持向量机)的业务感知算法,利用ReliefF特征选择算法提取特征,提出样本间类别可分度计算方法排序不同业务感知难度,优先感知易分业务。在实际网络业务数...提出一种新的基于DT-KSVM(decision tree kernel support vector machine,决策树支持向量机)的业务感知算法,利用ReliefF特征选择算法提取特征,提出样本间类别可分度计算方法排序不同业务感知难度,优先感知易分业务。在实际网络业务数据集上与传统一对一(one-versus-one)SVM感知方法进行对比,结果表明该方法具有较高的业务识别准确率和更好的时间性能。展开更多
文摘提出一种新的基于DT-KSVM(decision tree kernel support vector machine,决策树支持向量机)的业务感知算法,利用ReliefF特征选择算法提取特征,提出样本间类别可分度计算方法排序不同业务感知难度,优先感知易分业务。在实际网络业务数据集上与传统一对一(one-versus-one)SVM感知方法进行对比,结果表明该方法具有较高的业务识别准确率和更好的时间性能。
