【摘 要】
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软件定义网络（Softwate Defined Network,SDN）是有控制器组成的三层网络架构,目前已经广泛地应用到各个领域中。SDN不仅将控制与转发分离而且还提升了网络集中控制能力,而这些的实现都离不开控制器。SDN控制器作为整个网络的核心组件,其重要性不言而喻。由于控制器的健康状态将严重影响整个网络的可靠性,故针对控制器的故障检测是非常有必要的。基于此,本文的主要工作如下:1.针对变分自
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软件定义网络（Softwate Defined Network,SDN）是有控制器组成的三层网络架构,目前已经广泛地应用到各个领域中。SDN不仅将控制与转发分离而且还提升了网络集中控制能力,而这些的实现都离不开控制器。SDN控制器作为整个网络的核心组件,其重要性不言而喻。由于控制器的健康状态将严重影响整个网络的可靠性,故针对控制器的故障检测是非常有必要的。基于此,本文的主要工作如下:1.针对变分自编码器中潜在空间太过简单且并未考虑到时间相关性问题,本文提出了基于自回归流的高斯混合变分自编码器。首先,利用门控循环单元改进了变分自编码的编码器和解码器,改进后的变分自编码能够处理时间序列数据。其次,利用引力搜索算法改进门控循环单元,加快了门控循环单元权重的搜索。进一步,考虑到变分自编码器的潜在空间是单高斯分布,而现实中的复杂数据往往用单高斯分布表示过于简单。利用自回归流技术改善了后验分布,通过可逆变换,将原始的分布变换成高斯混合分布。同时,将高斯混合模型融入潜在空间中,使得潜在空间能够满足高斯混合分布。实验表明,该模型准确率达到了92.7%。2.针对故障检测模型在实际场景中泛化性差的问题,提出基于多核最大均值差异和类内距离约束的领域自适应故障检测算法。将特征映射到流形空间中,消除原始空间下特征被扭曲,映射后,需要对源领域和目标领域间的距离进行度量,而单核最大均值差异在实际应用中不能确定哪个核函数更加适合当前的任务,故引入基于多核的最大均值差异进行两个领域之间的度量。同时,引入平衡因子进行动态化的调节和定量初始策略,使其参数的收敛时间更快。最后,本文引入类内距离约束,其目的是让同类实例尽可能地接近。实验结果表明,本文所提出的算法比平衡分布自适应（Balanced Distribution Adaptation,BDA）的算法在准确率方面提高了5%左右。
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