深度学习在局域网性能评估中的应用研究

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局域网是一种承载网,承载着大量的数据、语音、实况视频等数据的传输和交换任务,局域网络运行质量直接影响到任务工作的进程,其性能状态的好坏直接关系着网络的质量。本文介绍了深度学习的基本原理、主要特点和RNN结构,分析了局域网评估要素,针对局域网性能评估方面的问题,提出了基于深度学习框架RNN的网络性能评估算法,实现了对局域网三个等级的自动评估:优秀、良好、不合格。通过实例验证及分析结果表明,其算法正确率达到90%以上。该算法鲁棒性、有效性高,运算时间为毫秒级,能有效地应用于局域网络的实时性能评估,满足局域网实时性能评估要求。
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