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研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计,通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征,将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程,能成功克服流量矩阵估计的病态特性,获得精确的估计值。仿真结果表明,该估计算法具有更高的估计精度和显著的性能改善。
基于广义回归神经网络的流量矩阵估计
【摘 要】
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研究大尺度IP骨干网络流量矩阵估计,通过使用广义回归神经网络来捕捉流量矩阵特征,将流量矩阵估计描述成马氏距离下的最优化过程,能成功克服流量矩阵估计的病态特性,获得精确的估计值。仿真结果表明,该估计算法具有更高的估计精度和显著的性能改善。
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,电子科技大学宽带光纤传输与通信网技术重点实验室
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2009年07期
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