基于机器学习的复杂网络数据流均衡调度算法研究

刘鑫; 曾铭钰; 段幼春; 樊贵军

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基于机器学习的复杂网络数据流均衡调度算法研究

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cqvip:为解决传统网络数据流调度算法的均衡性、冗余和噪音数据造成的存储消耗和学习算法运行效率低下的问题,提出了基于机器学习的复杂网络数据均衡调度算法研究。基于机器学习的数据流特征选取,确定PSH数量标志位,进行数据包大小变换,实现复杂网络的数据流均衡算法。实验数据表明,与传统数据流调度相比,基于机器学习的复杂网络数据流调度均衡性提高,学习算法运行效率提升。

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来源
《信息与电脑》 |2019年第16期|53-54|共2页
作者
刘鑫; 曾铭钰; 段幼春; 樊贵军;
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作者单位

湖南铁道职业技术学院铁道运营与管理学院湖南株洲 412001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 复杂网络; 数据流; 均衡调度算法;

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