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在研究了当前时延推测算法的基础上，将高斯混合模型推广到有限混合模型，使得算法可以同时推测多条链路的时延分布，利用重要性抽样技术增大研究事件出现的概率，再进行抽样并对样本空间进行调整，保证了指标的无偏性和有效性，同时降低了计算的复杂度，因此此方法具有广泛的适用性。最后在NS2平台上仿真验证，说明该算法是可行的。