多模態智慧網絡資源調度機制研究 尚鳳軍 9787030804303 【台灣高等教育出版社】

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書名：多模態智慧網絡資源調度機制研究
ISBN：9787030804303
出版社：科學
著編譯者：尚鳳軍
頁數：203
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1724276
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內容簡介

多模態智慧網絡是未來網絡體繫結構的發展方向，本書共分16章，首先概述多模態智慧網絡資源調度機制，介紹網絡架構、路由資源調度、負載資源調度、通信資源恢復、接納控制資源調度、計算資源卸載調度，然後介紹任務資源可信卸載調度、任務遷移資源調度、數據流資源調度、異常檢測資源調度、路徑資源調度，最後介紹網絡同步技術、跨域可信通信資源調度、故障檢測技術、網絡快速通信資源恢復。 本書可作為高等學校計算機，特別是智慧網絡相關技術課程的教學參考書，也可供網絡開發人員和廣大計算機網絡愛好者自學使用。

目錄

第1章 概述
1 1 研究意義
1 2 應用前景
1 3 國內外研究現狀及評價
1 3 1 國內外研究現狀及發展趨勢
1 3 2 國內外研究現狀評價
1 4 多模態智慧網絡模型
1 5 本書研究內容
參考文獻
第2章 多粒度智慧網絡架構
2 1 研究背景
2 2 研究現狀
2 2 1 域內安全
2 2 2 域間互聯
2 3 安全問題分析
2 3 1 控制器安全問題
2 3 2 流表安全問題
2 4 控制器架構設計
2 4 1 安全方案
2 4 2 整體架構
2 4 3 模塊設計
2 4 4 運行機制
2 5 多粒度安全服務
2 5 1 粒計算理論
2 5 2 安全服務粒化
2 5 3 多粒度安全管理模型
2 6 實驗和測試
2 6 1 測試環境
2 6 2 攻擊測試
2 7 本章小結
參考文獻
第3章 多模態智慧網絡編碼感知綠色路由資源調度
3 1 軟體定義感測網中編碼感知綠色路由算法
3 2 軟體定義感測網架構
3 2 1 軟體定義感測網架構模型
3 2 2 軟體定義感測網控制器架構
3 2 3 軟體定義感測網控制器模塊設計
3 3 編碼感知綠色路由算法
3 3 1 基本思想
3 3 2 節點編碼機會值
3 3 3 節點負載度
3 3 4 CAGR度量
3 3 5 CAGR運行機制
3 4 本章小結
參考文獻
第4章 多模態智慧網絡面向服務的負載資源調度
4 1 基於負載感知的分散式控制器負載均衡模型
4 2 SDN多控制器架構方案
4 3 分散式控制器負載均衡模型
4 3 1 負載信息感知和狀態判定
4 3 2 基於負載感知的負載均衡算法
4 3 3 分散式控制器負載均衡模型的運行流程描述
4 4 基於負載感知的分散式控制器負載均衡模型的模擬實驗與結果分析
4 5 本章小結
參考文獻
第5章 多模態智慧網絡通信資源恢復
5 1 SDN/IP跨域異構網絡通信模型
5 1 1 設計思路
5 1 2 模型框架
5 1 3 三層路由模塊設計
5 1 4 SDN/IP跨域邊緣節點設計
5 2 系統通信流程
5 2 1 通信場景
5 2 2 跨域ARP處理
5 2 3 跨域路由處理
5 3 模擬實驗與結果分析
5 3 1 測試環境
5 3 2 路由協議處理功能測試
5 3 3 跨SDN域通信測試
5 4 本章小結
參考文獻
第6章 多模態智慧網絡接納控制資源調度
6 1 基於博弈的區域資源分配接納控制理論
6 1 1 網絡結構
6 1 2 收益函數、連接數和帶寬
6 2 基於博弈的區域資源分配接納控制算法
6 2 1 WMN資源的非合作博弈模型
6 2 2 非合作博弈的納什均衡
6 2 3 接納控制算法
6 3 基於博弈的區域資源分配接納控制算法的模擬實驗與結果分析
6 3 1 模擬模型和參數設置
6 3 2 網絡資源分配
6 3 3 結果分析
6 4 本章小結
參考文獻
第7章 邊緣智慧網絡計算資源卸載調度
7 1 面向體驗質量的數據流粒度劃分方法的問題與描述
7 2 基於卷積神經網絡的粒度劃分模型
7 2 1 數據流粒度劃分方法
7 2 2 ResNet-18模型
7 3 基於改進殘差網絡的數據流粒度劃分方法
7 3 1 激活函數的選取
7 3 2 基於DLBHC的粗分類方法
7 3 3 改進殘差網絡的訓練及細分類方法
7 4 基於面向體驗質量的數據流粒度劃分的模擬實驗與結果分析
7 4 1 實驗方法
7 4 2 功能展示
7 4 3 結果分析
7 5 本章小結
參考文獻
第8章 邊緣智慧網絡任務資源可信卸載調度
8 1 基於DRL和用戶體驗度的任務卸載模型
8 1 1 系統模型
8 1 2 通信模型
8 1 3 計算模型
8 1 4 問題模型
8 2 基於DRL的用戶體驗度最優任務卸載策略
8 3 模擬實驗與結果分析
8 4 本章小結
參考文獻
第9章 邊緣智慧網絡任務遷移資源調度
9 1 基於用戶請求內容預測的內容放置方法
9 2 系統場景
9 2 1 用戶請求內容過程
9 2 2 時延模型
9 3 基於注意力機制及圖神經網絡的內容流行度預測方法
9 3 1 請求序列信息圖化
9 3 2 圖的神經網絡構建
9 3 3 注意力機制
9 3 4 預測結果
9 4 基於貪心算法的內容放置
9 5 緩存內容的替換
9 6 基於用戶請求內容預測的內容放置方法的模擬實驗與結果分析
9 6 1 內容預測結果分析
9 6 2 緩存放置模擬及結果分析
9 7 本章小結
參考文獻
第10章 多模態智慧網絡數據流資源調度
10 1 SDN服務流分類與識別框架
10 1 1 SDN服務流分類與識別框架結構
10 1 2 SDN服務流分類與識別工作流程
10 2 基於深度神經網絡的流分類模型
10 2 1 流分類模型結構構建
10 2 2 流分類模型的核心技術分析
10 3 基於深度神經網絡的自適應流分類模型的模擬實驗與結果分析
10 3 1 實驗數據集
10 3 2 數據預處理
10 3 3 結果分析
10 4 本章小結
參考文
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