[发明专利]一种基于图神经网络的智能QoS推理方法有效
| 申请号： | 202011311810.0 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112529148B | 公开（公告）日： | 2022-02-22 |
| 发明（设计）人： | 黄万伟;张建伟;黄敏;王博;孙海燕;陈明;张王卫;袁博 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N5/04 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 栗改 |
| 地址： | 450000 河南省郑州*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于图神经网络的智能QoS推理方法，用以解决现有神经网络无法适应网络结构的动态调整的问题。本发明的步骤如下：根据网络拓扑结构构建GNN的图结构，将网络中的状态信息映射为图结构中节点和边的特征值；采集网络拓扑结构中设备的状态信息组成数据集，将采集的数据集输入到步骤一建立的GNN模型进行训练，保存最优的节点和边的神经网络参数获得GNN推理模型；将采集的现实网络实时的设备中的状态数据输入GNN推理模型，实现当前状态下QoS的推理。本发明的建模简单、计算量小、且准确度较高，具有较好的泛化推理能力，解决了已有智能QoS推理方法在面对新网络拓扑时必需重新训练的难题，在现实网络中具有极好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 智能 qos 推理 方法 | ||
【主权项】：
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