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| 內容簡介： |
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多模态智慧网络是未来网络体系结构的发展方向，《多模态智慧网络资源调度机制研究》共分16章，*先概述多模态智慧网络资源调度机制，介绍网络架构、路由资源调度、负载资源调度、通信资源恢复、接纳控制资源调度、计算资源卸载调度，然后介绍任务资源可信卸载调度、任务迁移资源调度、数据流资源调度、异常检测资源调度、路径资源调度，*后介绍网络同步技术、跨域可信通信资源调度、故障检测技术、网络快速通信资源恢复。
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| 目錄：
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目录第1章 概述 11.1 研究意义 11.2 应用前景 31.3 国内外研究现状及评价 41.3.1 国内外研究现状及发展趋势 41.3.2 国内外研究现状评价 71.4 多模态智慧网络模型 81.5 本书研究内容 10参考文献 12第2章 多粒度智慧网络架构 142.1 研究背景 142.2 研究现状 152.2.1 域内安全 152.2.2 域间互联 152.3 安全问题分析 162.3.1 控制器安全问题 172.3.2 流表安全问题 172.4 控制器架构设计 192.4.1 安全方案 192.4.2 整体架构 202.4.3 模块设计 212.4.4 运行机制 222.5 多粒度安全服务 232.5.1 粒计算理论 232.5.2 安全服务粒化 232.5.3 多粒度安全管理模型 242.6 实验和测试 252.6.1 测试环境 252.6.2 攻击测试 252.7 本章小结 27参考文献 27第3章 多模态智慧网络编码感知绿色路由资源调度 293.1 软件定义传感网中编码感知绿色路由算法 293.2 软件定义传感网架构 293.2.1 软件定义传感网架构模型 293.2.2 软件定义传感网控制器架构 313.2.3 软件定义传感网控制器模块设计 313.3 编码感知绿色路由算法 333.3.1 基本思想 343.3.2 节点编码机会值 353.3.3 节点负载度 363.3.4 CAGR度量 363.3.5 CAGR运行机制 373.4 本章小结 38参考文献 39第4章 多模态智慧网络面向服务的负载资源调度 404.1 基于负载感知的分布式控制器负载均衡模型 404.2 SDN多控制器架构方案 404.3 分布式控制器负载均衡模型 434.3.1 负载信息感知和状态判定 444.3.2 基于负载感知的负载均衡算法 464.3.3 分布式控制器负载均衡模型的运行流程描述 484.4 基于负载感知的分布式控制器负载均衡模型的仿真实验与结果分析 494.5 本章小结 52参考文献 52第5章 多模态智慧网络通信资源恢复 535.1 SDN/IP跨域异构网络通信模型 535.1.1 设计思路 535.1.2 模型框架 545.1.3 三层路由模块设计 545.1.4 SDN/IP跨域边缘节点设计 575.2 系统通信流程 585.2.1 通信场景 585.2.2 跨域ARP处理 595.2.3 跨域路由处理 595.3 仿真实验与结果分析 615.3.1 测试环境 615.3.2 路由协议处理功能测试 615.3.3 跨SDN域通信测试 635.4 本章小结 64参考文献 64第6章 多模态智慧网络接纳控制资源调度 656.1 基于博弈的区域资源分配接纳控制理论 656.1.1 网络结构 656.1.2 收益函数、连接数和带宽 666.2 基于博弈的区域资源分配接纳控制算法 676.2.1 WMN资源的非合作博弈模型 676.2.2 非合作博弈的纳什均衡 676.2.3 接纳控制算法 686.3 基于博弈的区域资源分配接纳控制算法的仿真实验与结果分析 696.3.1 仿真模型和参数设置 696.3.2 网络资源分配 706.3.3 结果分析 706.4 本章小结 72参考文献 72第7章 边缘智慧网络计算资源卸载调度 737.1 面向体验质量的数据流粒度划分方法的问题与描述 737.2 基于卷积神经网络的粒度划分模型 747.2.1 数据流粒度划分方法 747.2.2 ResNet-18模型 757.3 基于改进残差网络的数据流粒度划分方法 767.3.1 激活函数的选取 777.3.2 基于DLBHC的粗分类方法 777.3.3 改进残差网络的训练及细分类方法 787.4 基于面向体验质量的数据流粒度划分的仿真实验与结果分析 807.4.1 实验方法 807.4.2 功能展示 817.4.3 结果分析 817.5 本章小结 83参考文献 84第8章 边缘智慧网络任务资源可信卸载调度 858.1 基于DRL和用户体验度的任务卸载模型 858.1.1 系统模型 858.1.2 通信模型 878.1.3 计算模型 888.1.4 问题模型 908.2 基于DRL的用户体验度*优任务卸载策略 918.3 仿真实验与结果分析 938.4 本章小结 98参考文献 98第9章 边缘智慧网络任务迁移资源调度 999.1 基于用户请求内容预测的内容放置方法 999.2 系统场景 999.2.1 用户请求内容过程 1009.2.2 时延模型 1009.3 基于注意力机制及图神经网络的内容流行度预测方法 1019.3.1 请求序列信息图化 1029.3.2 图的神经网络构建 1039.3.3 注意力机制 1049.3.4 预测结果 1059.4 基于贪心算法的内容放置 1059.5 缓存内容的替换 1069.6 基于用户请求内容预测的内容放置方法的仿真实验与结果分析 1079.6.1 内容预测结果分析 1079.6.2 缓存放置仿真及结果分析 1089.7 本章小结 111参考文献 111第10章 多模态智慧网络数据流资源调度 11210.1 SDN服务流分类与识别框架 11210.1.1 SDN服务流分类与识别框架结构 11210.1.2 SDN服务流分类与识别工作流程 11310.2 基于深度神经网络的流分类模型 11410.2.1 流分类模型结构构建 11410.2.2 流分类模型的核心技术分析 11610.3 基于深度神经网络的自适应流分类模型的仿真实验与结果分析 11810.3.1 实验数据集 11810.3.2 数据预处理 12010.3.3 结果分析 12210.4 本章小结 125参考文献 126第11章 多模态智慧网络DDoS检测资源调度 12711.1 DDoS攻击检测框架 12711.2 基于数据源熵的DDoS态势感知 12811.3 基于MIC-FCBF的特征选择与构建 12911.3.1 特征选择 12911.3.2 特征构建 13011.4 特征抽取与特征归一化 13211.4.1 特征抽取 13211.4.2 特征归一化 13311.5 基于DNN的DDoS检测模型 13311.5.1 注意力机制 13411.5.2 融合注意力机制的DNN模型 13511.5.3 DDoS检测模型训练 13611.6 仿真实验与结果分析 13611.6.1 仿真环境与数据集 13611.6.2 结果分析 13711.7 本章小结 140参考文献 140第12章 多模态智慧网络路径资源调度 14112.1 基于记忆模拟退火的多约束路由的路径选择算法概述 14112.2 基于记忆模拟退火的多约束路由算法模型 14212.2.1 多约束路由模型 14212.2.2 路由方法 14412.3 基于记忆模拟退火的多约束路由的路径选择算法设计 14512.4 基于记忆模拟退火的多约束路由的路径选择算法的仿真实验与结果分析 14712.4.1 实验方法 14712.4.2 结果与分析 14812.5 本章小结 151参考文献 151第13章 多模态智慧网络同步技术 15313.1 基于蚁群算法的路由规划同步技术 15313.2 面向SDN多域的全局路由动态计算模型 15313.2.1 框架设计思路 15313.2.2 全局路由动态计算模型构建 15413.3 蚁群算法的改进 15613.3.1 启发信息设计和相关定义 15613.3.2 状态转移方程改进 15913.4 仿真实验与结果分析 16113.5 本章小结 163参考文献 164第14章 多模态智慧网络跨域可信通信资源调度 16514.1 安全通信架构 16514.1.1 基本通信架构 16514.1.2 增强的安全控制器 16614.1.3 域间代理 16714.2 安全通信机制 16814.2.1 消息格式 16814.2.2 邻居发现 16914.2.3 两步认证 16914.2.4 隧道建立 17114.3 安全性分析 17114.3.1 认证安全性 17114.3.2 消息安全性 17314.4 实现和测试 17314.4.1 功能设计 17314.4.2 运行测试 17414.5 本章小结 176参考文献 177第15章 多模态智慧网络故障检测技术 17815.1 概念定义 17815.2 基于自回归流的高斯混合变分自编码器的故障检测模型 17915.2.1 模型架构 17915.2.2 基于GRU网络的编码器和解码器 18015.2.3 模型的变分下界 18215.3 仿真实验与结果分析 18515.3.1 实验环境与数据收集 18515.3.2 结果分析 18715.4 本章小结 190参考文献 190第16章 多模态智慧网络快速通信资源恢复 19116.1 基于贪婪电场力动态平衡的UAV-BS三维部署算法概述 19116.2 三维部署模型 19116.3 部署模型优化 19216.4 贪婪电场力动态平衡三维部署算法 19416.4.1 基于图的贪婪算法 19416.4.2 分布式电场力动态平衡算法 19616.5 仿真实验与结果分析 19816.5.1 实验设计 19816.5.2 结果与分析 19916.6 本章小结 202参考文献 203
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