[发明专利]一种基于卷积神经网络的网络拓扑推断方法及系统有效
| 申请号： | 201910360335.7 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110135482B | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 潘胜利;曾德泽;张宗旺 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;H04L12/24 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孙丽丽 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的网络拓扑推断方法与系统，通过卷积神经网络来判别三路子拓扑结构，以此信息作为输入，使用本发明中的拓扑推断算法推断网络拓扑。与多数传统的拓扑推断算法相同的是，本发明中的算法也是通过确定分支节点的位置以及连接到分支节点上的节点来构建拓扑，不同之处在于本算法输入为三路子拓扑结构信息，这种定性的数据相比传统方法中输入的相似度量那种定量数据，对误差容忍程度更高，因此具有更好的健壮性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 网络 拓扑 推断 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的网络拓扑推断方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在待推断的网络上收集三路子拓扑数据；S2、建立CNN模型；S3、格式化收集的三路子拓扑数据以训练CNN模型；S4、在待推断的网络上进行端到端测量；S5、将测量得到的端到端数据输入到训练完成后的CNN模型中进行三路子拓扑推断；S6、将CNN模型输出的三路子拓扑信息输入到拓扑推断算法中进行拓扑推断。
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