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邊緣數據中心光網路(精)/電子信息前沿專著系列

  • 作者：楊輝//姚秋彥//張傑|責編:賀瑞君
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115636188
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：127
人民幣：RMB 149 元      售價：元
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內容大鋼
    本書針對當前邊緣數據中心光網路多域協作、異質資源分配、服務能力可靠性的需求，從多域可信控制、資源高效分配、可靠性提升等方面提出相應的解決方案。
    本書介紹邊緣數據中心光網路可信控制技術，以及分散式軟體定義邊緣數據中心光網路的可信控制架構與跨域交互機制。然後，依次介紹邊緣數據中心內突發流量預測與調度技術、邊緣數據中心間長期流量預測與調度技術，並介紹相應的流量預測模型與資源分配演算法。針對邊緣數據中心光網路的可靠性提升，介紹其異常預測技術與故障定位技術，並提出相應的解決方案。
    本書既可供高等院校通信、電子、信息科學等相關專業師生參考，也適合對邊緣數據中心光網路領域有興趣的非相關專業讀者，以及正在從事邊緣數據中心光網路理論研究和系統設計的通信行業研發人員閱讀。
作者介紹
楊輝//姚秋彥//張傑|責編:賀瑞君
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  數據中心光網路控制技術研究現狀
    1.2.2  數據中心光網路資源分配技術研究現狀
    1.2.3  數據中心光網路可靠性技術研究現狀
  1.3  主要內容安排
第2章  邊緣數據中心光網路可信控制技術
  2.1  分散式SDEDCON可信控制架構
    2.1.1  邊緣數據中心光互聯場景下的可信控制需求分析
    2.1.2  基於區塊鏈的分散式控制結構
    2.1.3  分散式SDEDCON可信控制架構的功能
  2.2  分散式SDEDCON可信跨域交互機制
    2.2.1  分散式SDEDCON多域協作模型
    2.2.2  多維資源聯合優化的跨域路由演算法
    2.2.3  多控制器跨域路由共識演算法
    2.2.4  基於自適應布隆過濾器的跨域路由驗證
  2.3  模擬結果分析
    2.3.1  模擬環境與評價指標
    2.3.2  網路運行模擬分析
    2.3.3  路由檢測模擬分析
  2.4  本章小結
第3章  邊緣數據中心內突發流量預測與調度技術
  3.1  突發流量調度原理
  3.2  基於誤差反饋脈衝神經網路的突發流量預測
    3.2.1  脈衝神經網路
    3.2.2  誤差反饋脈衝神經網路框架
    3.2.3  多突觸機制
    3.2.4  誤差反饋模塊設計
  3.3  基於突發流量預測的流量調度演算法
    3.3.1  全局評估因子
    3.3.2  流量縮放因子
  3.4  模擬結果分析
    3.4.1  模擬設置
    3.4.2  流量預測模型性能分析
    3.4.3  基於突發流量預測的流量調度演算法性能分析
  3.5  本章小結
第4章  邊緣數據中心間長期流量預測與調度技術
  4.1  邊緣數據中心間網路流量預測
  4.2  問題分析及系統模型
    4.2.1  數據中心間網路流量模型
    4.2.2  基於時間間隔的重採樣過程
  4.3  多時間間隔特徵學習網路模型
    4.3.1  B-RNN模型
    4.3.2  MTIFLN模型的框架
  4.4  基於長期流量預測的資源分配演算法
  4.5  模擬結果分析
    4.5.1  數據集說明
    4.5.2  模擬設置
    4.5.3  MTIFLN模型性能分析

    4.5.4  LTP-RA演算法性能分析
  4.6  本章小結
第5章  邊緣數據中心光網路異常預測技術
  5.1  基於深度學習的邊緣數據中心光網路異常預測框架
  5.2  基於LSTM網路的時序數據異常預測方案
    5.2.1  數據預處理與多維指標相關性分析
    5.2.2  基於LSTM網路的異常預測模型
    5.2.3  模擬結果分析
  5.3  有監督無監督混合異常預測方案
    5.3.1  有監督DNN異常預測模型
    5.3.2  無監督聚類異常預測模型
    5.3.3  模擬結果分析
  5.4  本章小結
第6章  邊緣數據中心光網路故障定位技術
  6.1  大規模告警信息下的光網路故障定位方法概述
    6.1.1  基於人工智慧的故障定位方法概述
    6.1.2  高精度故障定位挑戰
  6.2  深度神經進化網路
  6.3  基於深度神經進化網路的故障定位方法
    6.3.1  改進的故障傳播模型
    6.3.2  DNEN監督學習模型
  6.4  模擬結果分析
    6.4.1  模擬環境與模型訓練
    6.4.2  模擬結果分析
  6.5  本章小結
參考文獻
術語表
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