机器学习在网络优化中的应用研究

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本文将机器学习算法应用于网络优化过程,基于网络流量分类提出一种快速准确的路由选路方案,可应用于多种复杂网络环境。基于主成分分析及半监督聚类理论提出了一种基于QoS类别的网络流量分类方案,根据分类结果进行路由选路,选路过程采用Q-Learning算法,通过对Q表的更新进行最佳路径的选择。实验结果表明,该方案具有良好的网络优化效果。
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