[发明专利]一种基于图神经网络的SDN时延感知方法有效
| 申请号： | 201911400281.9 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111245673B | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 李传煌;庄丹娜;唐豪;汤中运;王伟明 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | H04L43/0852 | 分类号： | H04L43/0852;H04L41/142;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于图神经网络的SDN时延感知方法，包括如下步骤：步骤1：根据相关情景数据集进行网络序列建模，通过TensorFlow框架中的TFRecord格式存储和读取样本数据；步骤2：构建由门控循环单元(GRU)、自编码器、多层感知机构所构成的三级级联神经网络模型；步骤3：使用步骤1的数据集对图神经网络模型进行训练；步骤4：将测试集输入到步骤3训练完成后的模型中，对数据进行感知、筛选并得到具有概括性的数据。本发明利用图神经网络基于非欧几里得空间的数据格式的准确的推理能力并且不会丢失图形数据的结构信息的特点，相比于其他深度学习模型展现出了更强大的数据处理能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 sdn 感知 方法 | ||
【主权项】：
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