基于半朴素贝叶斯的路由算法优化研究
发布时间：2020-12-26 10:49
近年来,机器学习技术在计算机各领域中应用的更加广泛和更加成熟,在图像处理,自然语言处理和个性化推荐等众多领域展现出了巨大的优势,并且仍在以一种迅猛的势头向前发展着。新技术的发展必将带来旧技术的革新,这也为科研工作者在解决相关领域的传统难题时提供了一种新的解决思路。本文旨在通过应用机器学习等相关技术来提高传统路由算法的性能。最小负载(Least Loaded)路由算法是近几十年来被广泛使用的路由算法,也是在性能方面表现的最好的路由算法之一,因此,它为新的路由算法的性能优劣提供了一个基准,但传统的最小负载路由算法也存在一些不足,有时会造成链路上网络资源的过度浪费。在此基础上,本文使用有监督的半朴素贝叶斯分类器,与传统的最小负载路由算法相结合,考虑网络中每条链路上资源使用的依赖关系,把每条链路上的资源使用状态看成一个个属性,引入半朴素贝叶斯分类器的独依赖策略,找到各属性的超父属性,然后计算出各节点对之间的潜在阻塞概率,最终实现最小链路负载和最小网络阻塞概率这两个目标之间的平衡,从而找到最佳路由。具体而言,如果通过节点对之间的某个路由建立了服务连接,每当一个服务请求到达一个不断接受和释放动态服...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：50 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１监督式机器学习??（２）非监督式机器学习??
硕士学位论文??ＭＡＳ１ＫＲＳＴＨＫＳ１Ｓ??调整模型的参数，直至最终的目标达到预期的要求。具体过程如图２－１所示。??芾？小Ｓ的玫据??钜??Ｖ?．???＼??Ｉ??Ｉ??Ｉ??Ｉ??叫?｛?“器１?？［奸猶＇??＼???／?＼?／?＼?／??图２－１监督式机器学习??（２）非监督式机器学习??非监督式机器学习与监督式机器学习相比，非监督式机器学习的训练集中并没??有对应的样本标签，学习模型必须是在主动依靠自身的机制的情况下，去发现训练??集数据中存在的一些内在联系，借此达到分类的目的。具体过程如图２－２所示。??ｒ?＾?（?＇＇ｌ?（?＇??的＞结平??ｖ－??＼?ｙ?＼?／?Ｖ???图２－２非监督式机器学习??（３）半监督式机器学习??顾名思义，半监督式机器学习是介于监督式机器学习和非监督式机器学习之间??的一种机器学习方法，在训练集中，它只有一部分的训练样本给出了样本标签。这??样主要是将标记样本所需要的花费降到最低。具体过程如图２－３所示。??ｖ?Ｊ?？??／?＼?／＊?Ｎ??ｉｎ?ａ八叽涊???？分炎器?？??（ｖＪ?Ｊ??ｋ幼：奴枷圯Ｊ??Ｊ??Ｌ?＾?Ｊ??图２－３半监督式机器学习??综上所述，不管是哪一种机器学习算法，其对应的模型的建立都要经历相对应??的完整的训练流程。在通常情况下，训练数据的规模越大，覆盖范围越广，模型学??７??
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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于朴素贝叶斯的Android软件恶意行为智能识别[J]. 张怡婷,张扬,张涛,杨明,罗军舟. 东南大学学报(自然科学版). 2015(02)
[2]一种基于机器学习的卫星网络QoS路由机制[J]. 刘贺语,孙富春,李洪波,杨治安. 中南大学学报(自然科学版). 2013(S2)
[3]用神经网络预测负荷的路由选择方法[J]. 董军,潘云鹤. 电子学报. 2001(02)
硕士论文
[1]基于贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法的研究[D]. 周虹宇.南京邮电大学 2019
[2]基于不同场景的贝叶斯分类的改进研究与应用[D]. 渠云龙.吉林大学 2019
[3]基于机器学习的软件定义网络业务路由优化[D]. 张俊.电子科技大学 2019
[4]基于机器学习的路由增强技术研究[D]. 肖凯翔.电子科技大学 2019
[5]半朴素贝叶斯分类器研究[D]. 李玉杰.中央民族大学 2017
本文编号：2939551
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：50 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１监督式机器学习??（２）非监督式机器学习??
硕士学位论文??ＭＡＳ１ＫＲＳＴＨＫＳ１Ｓ??调整模型的参数，直至最终的目标达到预期的要求。具体过程如图２－１所示。??芾？小Ｓ的玫据??钜??Ｖ?．???＼??Ｉ??Ｉ??Ｉ??Ｉ??叫?｛?“器１?？［奸猶＇??＼???／?＼?／?＼?／??图２－１监督式机器学习??（２）非监督式机器学习??非监督式机器学习与监督式机器学习相比，非监督式机器学习的训练集中并没??有对应的样本标签，学习模型必须是在主动依靠自身的机制的情况下，去发现训练??集数据中存在的一些内在联系，借此达到分类的目的。具体过程如图２－２所示。??ｒ?＾?（?＇＇ｌ?（?＇??的＞结平??ｖ－??＼?ｙ?＼?／?Ｖ???图２－２非监督式机器学习??（３）半监督式机器学习??顾名思义，半监督式机器学习是介于监督式机器学习和非监督式机器学习之间??的一种机器学习方法，在训练集中，它只有一部分的训练样本给出了样本标签。这??样主要是将标记样本所需要的花费降到最低。具体过程如图２－３所示。??ｖ?Ｊ?？??／?＼?／＊?Ｎ??ｉｎ?ａ八叽涊???？分炎器?？??（ｖＪ?Ｊ??ｋ幼：奴枷圯Ｊ??Ｊ??Ｌ?＾?Ｊ??图２－３半监督式机器学习??综上所述，不管是哪一种机器学习算法，其对应的模型的建立都要经历相对应??的完整的训练流程。在通常情况下，训练数据的规模越大，覆盖范围越广，模型学??７??
硕士学位论文??ＭＡＳ１ＫＲＳＴＨＫＳ１Ｓ??调整模型的参数，直至最终的目标达到预期的要求。具体过程如图２－１所示。??芾？小Ｓ的玫据??钜??Ｖ?．???＼??Ｉ??Ｉ??Ｉ??Ｉ??叫?｛?“器１?？［奸猶＇??＼???／?＼?／?＼?／??图２－１监督式机器学习??（２）非监督式机器学习??非监督式机器学习与监督式机器学习相比，非监督式机器学习的训练集中并没??有对应的样本标签，学习模型必须是在主动依靠自身的机制的情况下，去发现训练??集数据中存在的一些内在联系，借此达到分类的目的。具体过程如图２－２所示。??ｒ?＾?（?＇＇ｌ?（?＇??的＞结平??ｖ－??＼?ｙ?＼?／?Ｖ???图２－２非监督式机器学习??（３）半监督式机器学习??顾名思义，半监督式机器学习是介于监督式机器学习和非监督式机器学习之间??的一种机器学习方法，在训练集中，它只有一部分的训练样本给出了样本标签。这??样主要是将标记样本所需要的花费降到最低。具体过程如图２－３所示。??ｖ?Ｊ?？??／?＼?／＊?Ｎ??ｉｎ?ａ八叽涊???？分炎器?？??（ｖＪ?Ｊ??ｋ幼：奴枷圯Ｊ??Ｊ??Ｌ?＾?Ｊ??图２－３半监督式机器学习??综上所述，不管是哪一种机器学习算法，其对应的模型的建立都要经历相对应??的完整的训练流程。在通常情况下，训练数据的规模越大，覆盖范围越广，模型学??７??
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于朴素贝叶斯的Android软件恶意行为智能识别[J]. 张怡婷,张扬,张涛,杨明,罗军舟. 东南大学学报(自然科学版). 2015(02)
[2]一种基于机器学习的卫星网络QoS路由机制[J]. 刘贺语,孙富春,李洪波,杨治安. 中南大学学报(自然科学版). 2013(S2)
[3]用神经网络预测负荷的路由选择方法[J]. 董军,潘云鹤. 电子学报. 2001(02)
硕士论文
[1]基于贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法的研究[D]. 周虹宇.南京邮电大学 2019
[2]基于不同场景的贝叶斯分类的改进研究与应用[D]. 渠云龙.吉林大学 2019
[3]基于机器学习的软件定义网络业务路由优化[D]. 张俊.电子科技大学 2019
[4]基于机器学习的路由增强技术研究[D]. 肖凯翔.电子科技大学 2019
[5]半朴素贝叶斯分类器研究[D]. 李玉杰.中央民族大学 2017
本文编号：2939551
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