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61.
由于数据流的动态性和流量负载转移,软件定义网络(software defined networking,简称SDN)需要频繁更新数据平面以优化网络性能.大多数已有路由更新策略首先根据网络当前流量状态确定目标路由配置,然后更新数据流的路由.然而,由于交换机基于TCAM(ternary content addressable memory)进行流表更新的速度较慢,导致路由更新的延迟通常较大.当网络规模大或网络拓扑结构经常变化时,路由更新的延迟可能更大.研究发现,大多数数据流的持续时间很短且整个网络的流量强度在一段时间后会发生变化.如果路由更新延迟过长,更新后的路由配置可能不再有效.为此,研究了SDN的实时路由更新问题,提出了延迟满足的路由选择和调度更新策略(delay satisfied route selection and updating scheme,简称DSRSU).与大多数现有研究不同,DSRSU同时从控制平面路径选择和数据平面的更新调度两方面来联合优化,降低路由更新的延迟.路径选择阶段只选择部分数据流进行路由更新;更新调度阶段通过建立更新关系图挖掘数据流的更新先后顺序,进一步加快路由更新速度.仿真分析结果表明,与现有几种路由更新策略相比,DSRSU能够在大幅度降低路由更新延迟的同时,达到与现有策略相似的网络性能. 相似文献
62.
针对传统目标跟踪算法中当目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,相关滤波器模板更新不准确,误差逐帧累积最终导致目标跟踪失败,提出了一种基于VGG网络的鲁棒目标跟踪算法。首先通过VGG网络对第1帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图来建立相关滤波器模板;然后通过VGG网络对后续帧输入图像中的局部上下文区域提取平均特征图和仿射变换平均特征图;其次与核相关滤波跟踪算法相结合,自适应确定目标位置和最终目标位置;最后自适应更新最终平均特征图和最终相关滤波器模板。实验结果表明,本文算法在目标被遮挡和受光照强度变化等多种因素干扰时,仍具有较高的目标跟踪精度和较强的鲁棒性。 相似文献
63.
对于知识获取问题,常用的手工方法效率较低,已经不能满足人们的需求,因此提出使用机器学习这种自动知识获取方法来解决该问题.以虚拟旅行代理平台为背景,采用遗传算法和机器学习相结合的理论和方法,将目标知识库的目标荻取问题转化为组合优化问题,并提出了一个目标知识库自学习算法.通过该算法优化出新的旅行目标,实现目标库的更新.实验结果表明,该方法是有效的. 相似文献
64.
65.
66.
67.
68.
69.
一种基于神经网络权值同步的TinySec协议密钥更新方案 总被引:2,自引:0,他引:2
一种新的神经网络模型通过输出互学习可实现内部权值同步,将该模型用于安全密钥协商具有计算耗费低、通信量少等特点.在介绍权值同步模型的基础上,结合传感器网络安全协议TinySec的密钥更新问题,提出一种基于神经网络权值同步的轻量级密钥更新方案,有效解决了运行TinySec协议的节点密钥文件更新,增强了TinySec协议安全性. 相似文献
70.
讨论一种新的时态数据库索引技术TQD-tree.不同于常规的“代数”方式,TQD-tree基于“序关系”数学框架,但与“代数”方式一样能够实现“一次一集合”的数据操作.提出给定时间期间集合上线序划分概念并建立构建算法,在线序划分框架内,提出时态数据索TQD-tree,并研究了相应查询和更新算法.设计了仿真实验,对TQD-tree的性能进行了基本评估. 相似文献