【摘 要】
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当前基于容错策略的弹性预测方法仅能通过对单一层面容错策略建模来预测弹性,且缺乏可量化的逻辑层容错策略建模方法,不能反映多层面容错策略耦合作用下对网络弹性的影响,对
【机 构】
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北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
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当前基于容错策略的弹性预测方法仅能通过对单一层面容错策略建模来预测弹性,且缺乏可量化的逻辑层容错策略建模方法,不能反映多层面容错策略耦合作用下对网络弹性的影响,对基于混合容错策略的容错设计支持有限。于是,提出了一种基于机器学习的网络弹性预测方法。首先,建立多层容错策略的量化模型,用来描述定义容错策略耦合作用下对网络的影响,并基于该模型在NS3平台上通过对协议栈建模算法的改进,产生用于预测的结构化数据。其次,基于超限学习机(ELM)理论,设计和实现基于异质隐层节点的单隐层前馈神经网络(SLFN)预测模型。最
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