李传煌
- 作品数：105 被引量：96H指数：6
- 供职机构：浙江工商大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于联邦贝叶斯学习的算力网络中异常数据识别方法及装置
- 本发明公开了一种基于联邦贝叶斯学习的算力网络中异常数据识别方法及装置，在算力网络架构下，基于贝叶斯神经网络构建去中心化联邦学习框架，该框架下每个算力节点都具有多种算力属性；首次训练选择数据量丰富且计算能力强的算力节点作为...
- 李传煌 徐韩逸 顾晨辉 马博 汤中运
- 一种基于图神经网络的SDN时延感知方法
- 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...
- 李传煌庄丹娜唐豪汤中运王伟明
- 文献传递
- 一种基于UML架构的软件系统的性能预测方法
- 本发明公开了一种基于UML架构的软件系统的性能预测方法。本发明首先建立软件系统的UML模型，然后在UML图上加入构造型和标记值使之转化为带标注的UML图，生成UMLSPT模型，接着利用UML模型生成排队网络模型算法生成排...
- 李传煌王伟明盛权
- 基于深度学习的软件定义网络应用策略冲突检测方法被引量：11
- 2017年
- 在基于Open Flow的软件定义网络(SDN)中,应用被部署时,相应的流表策略将被下发到Open Flow交换机中,不同应用的流表项之间如果产生冲突,将会影响交换机的实际转发行为,进而扰乱特定应用的正确部署以及SDN的安全。随着SDN规模的扩大以及需要部署应用的数量的剧增,交换机中的流表数量呈现爆炸式增长。此时若采用传统的流表冲突检测算法,交换机将会耗费大量的系统计算时间。结合深度学习,首次提出了一种适合SDN中超大规模应用部署的智能流表冲突检测方法。实验结果表明,第一级深度学习模型的AUC达到97.04%,第二级模型的AUC达到99.97%,同时冲突检测时间与流表规模呈现线性增长关系。
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- 关键词：异常检测OPENFLOW
- 一种基于PINet的身份标识网络的存储感知路由方法
- 本发明公开一种基于PINet的身份标识网络的存储感知路由方法，该方法为：增加了一项路由节点对后继链路的感知决策，当身份标识网络路由器进行转发时，会对链路进行探测，根据探测结果判断是否对数据包进行存储操作，若判断下游链路质...
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- 非机动车辅助避险装置
- 本发明公开了非机动车辅助避险装置，该装置基于车身转向识别模块、后方车辆识别模块以及自主制动模块实现，包括：车身转向识别模块，该模块由MPU6050陀螺仪、微型震动马达、STM32系列单片机最小系统板以及串口通信模块A构成...
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- 一种功能链组合方法
- 本发明公开了一种功能链的组合方法。本发明具体如下：基于输入输出匹配算法，根据业务请求，在功能块集合中查找其输入与业务请求输入相匹配的功能块，并将查找到的功能块作为功能链的第一个前驱功能块；根据功能块间的继承关系，在功能块...
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- 文献传递
- 一种基于功能块的逻辑网构建方法
- 本发明公开了一种基于功能块的逻辑网构建方法。本发明将逻辑网定义出编排层、中央控制层和转发层，每层定义特定的功能块来实现从上层应用到底层数据转发的逻辑网构建；具体的编排层将资源需求发送给位于中央控制层里的REST API服...
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- 文献传递
- 基于图神经网络的网络性能智能预测被引量：1
- 2022年
- 传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。
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- 关键词：网络建模网络分析
- 一种5G前端设备的全双工中继数据包优化调度方法
- 本发明公开了一种5G前端设备的全双工中继数据包优化调度方法，宏基站首先对要发送的数据包使用随机线性网络编码，每个编码过的数据包是关于所有原始数据包的随机线性组合；然后将编码后的包依次发送给5G前端设备。5G前端设备工作在...
- 李传煌陈超李军毛建洋梁刚陈青松鲁佳诸葛斌倪郑威
- 文献传递
