【摘 要】
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为求得网络内部链路的先验故障概率,提出一种估计链路状态分布的新方法。采用因子图模型描述链路状态和路径状态间的联合概率分布,并使用和积算法求得各链路状态的最大后验估计,然后利用估计出的链路故障概率和当前测量数据推断链路的当前状态。仿真结果表明,当网络规模达到400个节点时,所提方法的计算时间比联立方程组求解法低两个数量级以上,具有更好的可扩展性。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60872033）.
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为求得网络内部链路的先验故障概率,提出一种估计链路状态分布的新方法。采用因子图模型描述链路状态和路径状态间的联合概率分布,并使用和积算法求得各链路状态的最大后验估计,然后利用估计出的链路故障概率和当前测量数据推断链路的当前状态。仿真结果表明,当网络规模达到400个节点时,所提方法的计算时间比联立方程组求解法低两个数量级以上,具有更好的可扩展性。
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