發(fā)布時間：2020-12-26 10:49

　　近年來,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在計算機(jī)各領(lǐng)域中應(yīng)用的更加廣泛和更加成熟,在圖像處理,自然語言處理和個性化推薦等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的優(yōu)勢,并且仍在以一種迅猛的勢頭向前發(fā)展著。新技術(shù)的發(fā)展必將帶來舊技術(shù)的革新,這也為科研工作者在解決相關(guān)領(lǐng)域的傳統(tǒng)難題時提供了一種新的解決思路。本文旨在通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)來提高傳統(tǒng)路由算法的性能。最小負(fù)載(Least Loaded)路由算法是近幾十年來被廣泛使用的路由算法,也是在性能方面表現(xiàn)的最好的路由算法之一,因此,它為新的路由算法的性能優(yōu)劣提供了一個基準(zhǔn),但傳統(tǒng)的最小負(fù)載路由算法也存在一些不足,有時會造成鏈路上網(wǎng)絡(luò)資源的過度浪費。在此基礎(chǔ)上,本文使用有監(jiān)督的半樸素貝葉斯分類器,與傳統(tǒng)的最小負(fù)載路由算法相結(jié)合,考慮網(wǎng)絡(luò)中每條鏈路上資源使用的依賴關(guān)系,把每條鏈路上的資源使用狀態(tài)看成一個個屬性,引入半樸素貝葉斯分類器的獨依賴策略,找到各屬性的超父屬性,然后計算出各節(jié)點對之間的潛在阻塞概率,最終實現(xiàn)最小鏈路負(fù)載和最小網(wǎng)絡(luò)阻塞概率這兩個目標(biāo)之間的平衡,從而找到最佳路由。具體而言,如果通過節(jié)點對之間的某個路由建立了服務(wù)連接,每當(dāng)一個服務(wù)請求到達(dá)一個不斷接受和釋放動態(tài)服... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??（２）非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳ１ＫＲＳＴＨＫＳ１Ｓ??調(diào)整模型的參數(shù)，直至最終的目標(biāo)達(dá)到預(yù)期的要求。具體過程如圖２－１所示。??芾？�。拥拿祿�(jù)??鉅??Ｖ?．???＼??Ｉ??Ｉ??Ｉ??Ｉ??叫?｛?“器１?？［奸猶＇??＼???／?＼?／?＼?／??圖２－１監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??（２）非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)與監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)相比，非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集中并沒??有對應(yīng)的樣本標(biāo)簽，學(xué)習(xí)模型必須是在主動依靠自身的機(jī)制的情況下，去發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練??集數(shù)據(jù)中存在的一些內(nèi)在聯(lián)系，借此達(dá)到分類的目的。具體過程如圖２－２所示。??ｒ?＾?（?＇＇ｌ?（?＇??的＞結(jié)平??ｖ－??＼?ｙ?＼?／?Ｖ???圖２－２非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??（３）半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??顧名思義，半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)之間??的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在訓(xùn)練集中，它只有一部分的訓(xùn)練樣本給出了樣本標(biāo)簽。這??樣主要是將標(biāo)記樣本所需要的花費降到最低。具體過程如圖２－３所示。??ｖ?Ｊ?？??／?＼?／＊?Ｎ??ｉｎ?ａ八嘰涊???？分炎器?？??（ｖＪ?Ｊ??ｋ幼：奴枷圯Ｊ??Ｊ??Ｌ?＾?Ｊ??圖２－３半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??綜上所述，不管是哪一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其對應(yīng)的模型的建立都要經(jīng)歷相對應(yīng)??的完整的訓(xùn)練流程。在通常情況下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模越大，覆蓋范圍越廣，模型學(xué)??７??

碩士學(xué)位論文??ＭＡＳ１ＫＲＳＴＨＫＳ１Ｓ??調(diào)整模型的參數(shù)，直至最終的目標(biāo)達(dá)到預(yù)期的要求。具體過程如圖２－１所示。??芾？�。拥拿祿�(jù)??鉅??Ｖ?．???＼??Ｉ??Ｉ??Ｉ??Ｉ??叫?｛?“器１?？［奸猶＇??＼???／?＼?／?＼?／??圖２－１監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??（２）非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)與監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)相比，非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練集中并沒??有對應(yīng)的樣本標(biāo)簽，學(xué)習(xí)模型必須是在主動依靠自身的機(jī)制的情況下，去發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練??集數(shù)據(jù)中存在的一些內(nèi)在聯(lián)系，借此達(dá)到分類的目的。具體過程如圖２－２所示。??ｒ?＾?（?＇＇ｌ?（?＇??的＞結(jié)平??ｖ－??＼?ｙ?＼?／?Ｖ???圖２－２非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??（３）半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??顧名思義，半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)是介于監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)和非監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)之間??的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在訓(xùn)練集中，它只有一部分的訓(xùn)練樣本給出了樣本標(biāo)簽。這??樣主要是將標(biāo)記樣本所需要的花費降到最低。具體過程如圖２－３所示。??ｖ?Ｊ?？??／?＼?／＊?Ｎ??ｉｎ?ａ八嘰涊???？分炎器?？??（ｖＪ?Ｊ??ｋ幼：奴枷圯Ｊ??Ｊ??Ｌ?＾?Ｊ??圖２－３半監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)??綜上所述，不管是哪一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其對應(yīng)的模型的建立都要經(jīng)歷相對應(yīng)??的完整的訓(xùn)練流程。在通常情況下，訓(xùn)練數(shù)據(jù)的規(guī)模越大，覆蓋范圍越廣，模型學(xué)??７??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于樸素貝葉斯的Android軟件惡意行為智能識別[J]. 張怡婷,張揚,張濤,楊明,羅軍舟.  東南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(02)
[2]一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)QoS路由機(jī)制[J]. 劉賀語,孫富春,李洪波,楊治安.  中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(S2)
[3]用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測負(fù)荷的路由選擇方法[J]. 董軍,潘云鶴.  電子學(xué)報. 2001(02)

碩士論文
[1]基于貝葉斯分類器的車載容遲網(wǎng)路由算法的研究[D]. 周虹宇.南京郵電大學(xué) 2019
[2]基于不同場景的貝葉斯分類的改進(jìn)研究與應(yīng)用[D]. 渠云龍.吉林大學(xué) 2019
[3]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的軟件定義網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)路由優(yōu)化[D]. 張俊.電子科技大學(xué) 2019
[4]基于機(jī)器學(xué)習(xí)的路由增強(qiáng)技術(shù)研究[D]. 肖凱翔.電子科技大學(xué) 2019
[5]半樸素貝葉斯分類器研究[D]. 李玉杰.中央民族大學(xué) 2017



本文編號：2939551