认知网络QoS态势的知识表示与智能融合

发布时间：2024-06-11 20:40

　　目前，网络中承载的数据呈现了爆炸性增长，网络中知识获取的难度进一步加大，业务传输的服务质量（QoS）也难以保证。传统网络在信息获取与数据融合上已经难以满足用户的需求，在这种背景下，认知网络应运而生。认知网络作为下一代网络的研究热点，能够通过态势感知获取网络信息，并根据网络态势实时动态的调整网络配置，从而为网络的QoS传输提供保障。目前，关于认知网络QoS态势融合的研究相对较少，对QoS态势信息的表示方法也不多见。本文在分析现有知识表示与数据融合处理机制的基础上，重点开展了对认知网络的知识表示与QoS态势融合的研究。 首先，从知识表示的角度出发，对认知网络QoS态势领域的具体概念进行提取，提出了一种认知网络QoS态势本体构建模型。基于这个模型，采用protégé软件对本体进行建模，通过三元组记录网络运行的实时数据，并结合本体模型一起存入本体知识库中。同时，设计了本体查询方法，并给出了查询结果。通过对认知网络QoS态势进行本体构建，为后续的融合提供了理论基础。 其次，从局部融合的角度出发，提出了基于模糊推理的认知网络局部QoS态势融合算法。通过对认知网络QoS态势级别进行定义，并给出链路平...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.3认知网络QoS态势研究模型

决策时间短等优点在价值上络发送拥塞，同时也能够获认知网络QoS态势融合规划整体态势融合算法加以实现通常存在一定关系。当一种据进行搜索，才能方便后续机能够直接处理的形式，所方法主要有：问题归约、状构建认知网络QoS态势模型在局部融合中心处执行认知知网络全局QoS态势融合

图3.1OWL语言发展结构图

同时，本体描述语言也应该支持推理功言有：OIL、RDF、DAML、XML、OWL、FrameLo语言的表达能力和推理能力是相互制约的。OWL在很晰地表达各个术语的含义及其之间的关系，在表达语善的机制。本文采用OWL语义对本体进行形式化描述C推荐的本体描述语言标准，能清晰....

图3.4认知网络QoS态势概念关系图

图3.4认知网络QoS态势概念关系图次的类在同一列上。间都是互斥的关系，采用“Adddisjointclass”操作对上述容中，链路类的处理是个复杂的部分，其包含三种参量，分业务，所以采用Protégé中的“createobjectproperty”功能为链路....

图3.5认知节点实例表示图

图3.5认知节点实例表示图上图中，左边一栏表示认知网络QoS态势的类，所有的类都在系统内部的owl:Thing下。图中选中了认知节点Cognitive_nodes类，中间栏则显示出该类的实例，即5个认知节点。选中任意一个实例，右侧栏中显示出节点的access....

本文编号：3992686