智能網絡 姚海鵬 9787115659316 【台灣高等教育出版社】

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書名：智能網絡
ISBN：9787115659316
出版社：人民郵電
著編譯者：姚海鵬
頁數：196
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1732005
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全面闡述人工智能在網絡技術中的應用，詳細介紹了智能網絡的基礎設施、路由與擁塞控制、QoS QoE管理、網絡安全及網絡大模型等內容。

內容簡介

本書旨在全面闡述人工智能在網絡技術中的應用，並探討其未來發展方向。在人工智能與複雜網絡環境的交織下，智能網絡成為信息技術、計算機科學和通信工程等領域的重要研究方向。本書通過對軟體定義網絡、網絡功能虛擬化、機器學習算法在網絡管理與優化中的應用等核心技術的深入解析，詳細介紹了智能網絡的基礎設施、路由與擁塞控制、QoS QoE管理、網絡安全及網絡大模型等內容。 本書既適合作為網絡工程、計算機科學、通信工程及人工智能等專業的本科生、研究生的教材，也為相關領域的研究人員和從業者提供了一份系統的參考資料，有助於他們了解智能網絡的基礎理論、技術應用和未來趨勢。

目錄

第1章 智能網絡概述
1 1 國內外研究現狀
1 2 本書組織結構
參考文獻
第2章 智能網絡基礎設備
2 1 引言
2 1 1 SDN的誕生
2 1 2 智能網絡
2 1 3 大數據處理和人工智能技術
2 2 新型網絡技術
2 2 1 SDN
2 2 2 NFV
2 2 3 可編程數據平面
2 3 網絡感知技術
2 3 1 sFlow
2 3 2 INT
2 3 3 DPI
2 4 DPU和智能網卡
2 4 1 DPU
2 4 2 智能網卡
2 5 總結
參考文獻
第3章 機器學習
3 1 人工智能與機器學習發展概述
3 1 1 人工智能的提出和發展
3 1 2 機器學習——人工智能的實現方式
3 1 3 機器學習算法分類
3 2 監督學習
3 2 1 監督學習算法選擇
3 2 2 線性回歸
3 2 3 邏輯回歸
3 2 4 神經網絡
3 2 5 SVM
3 3 無監督學習
3 3 1 K-means
3 3 2 DBSCAN
3 3 3 層次聚類
3 3 4 PCA
3 3 5 LDA
3 4 強化學習
3 4 1 Q-learning
3 4 2 Sarsa
3 4 3 深度Q網絡
3 4 4 策略梯度
3 5 總結
參考文獻
第4章 網絡路由
4 1 路由問題概述
4 1 1 傳統路由簡述
4 1 2 路由信息協議
4 1 3 開放最短路徑優先協議
4 1 4 邊界網關協議
4 2 分散式路由策略
4 2 1 Q-routing路由算法簡述
4 2 2 基於模型的Q-learning路由機制
4 2 3 面向自組織網絡的自適應路由機制
4 3 集中式路由策略
4 3 1 基於最小二乘策略迭代的路由機制
4 3 2 面向SDN的自適應路由機制
4 4 總結
參考文獻
第5章 擁塞控制
5 1 擁塞控制概述
5 1 1 擁塞控制狀態機
5 1 2 擁塞控制算法
5 2 丟包分類
5 2 1 基於樸素貝葉斯算法的丟包分類方法
5 2 2 隱馬爾可夫模型的丟包分類方法
5 3 隊列管理
5 3 1 基於模糊神經網絡的隊列管理方法
5 3 2 基於模糊Q-learning的隊列管理算法
5 4 CWND更新
5 4 1 基於學習自動機的CWND更新方法
5 4 2 基於Q-learning的CWND更新方法
5 5 擁塞診斷
5 5 1 基於灰色神經網絡預測網絡流量
5 5 2 一種SVR預測RTT的方法
5 6 總結
參考文獻
第6章 QoS QoE管理
6 1 QoS QoE概述
6 1 1 QoS QoE概念
6 1 2 QoS QoE區別
6 2 QoS QoE預測
6 2 1 基於用戶聚類算法和回歸算法的Qo預測方法
6 2 2 基於ANN的QoE預測方法
6 3 QoS QoE評估
6 3 1 基於SVM的QoS評估方法
6 3 2 基於KNN的QoE評估方法
6 4 QoS QoE相關性
6 4 1 QoS QoE的相關性
6 4 2 基於機器學習的QoS QoE相關性分析
6 5 總結
參考文獻
第7章 故障管理
7 1 故障管理概述
7 2 故障預測
7 2 1 基於網絡建模技術的故障預測分析算法
7 2 2 基於流形學習技術提取故障特徵並生成故障預測的算法
7 3 故障檢測
7 3 1 基於聚類的網絡故障檢測性分析算法
7 3 2 基於循環神經網絡（RNN）的故障檢測機制
7 4 根因定位
7 4 1 基於決策樹學習方法的根因定位
7 4 2 基於離散狀態空間粒子濾波算法的根因定位技術
7 5 自動緩解
7 5 1 基於主動故障預測的自動緩解
7 5 2 基於被動故障預測的自動緩解
7 6 總結
參考文獻
第8章 網絡安全
8 1 網絡安全概述
8 1 1 網絡安全
8 1 2 入侵檢測系統
8 2 基於誤用的入侵檢測
8 2 1 基於神經網絡的誤用檢測
8 2 2 基於決策樹的誤用檢測
8 3 基於異常的入侵檢測
8 3 1 基於流量特徵的異常檢測
8 3 2 基於有效負載的異常檢測
8 4 機器學習在入侵檢測中的綜合應用
8 4 1 基於集成學習的入侵檢測
8 4 2 基於深度學習的入侵檢測
8 4 3 基於強化學習的入侵檢測
8 5 總結
8 5 1 問題與挑戰
8 5 2 入侵檢測系統的發展趨勢
參考文獻
第9章 網絡大模型
9 1 網絡大模型概述
9 1 1 網絡大模型
9 1 2 網絡大模型的生命周期
9 2 GAI賦能網絡大模型
9 2 1 GAI方法
9 2 2 基於擴散模型優化強化學習
9 2 3 GAI賦能6G網絡
9 3 網絡支持GAI
9 3 1 網絡集成大模型技術
9 3 2 網絡大模型服務的部署
9 3 3 可編程數據平面賦能網絡大模型
9 4 總結
9 4 1 問題與挑戰
9 4 2 網絡大模型的發展趨勢
參考文獻
第10章 總結

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