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程成

作品数：7 被引量：1H指数：1
供职机构：浙江工商大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 6篇专利
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 6篇抽象化
  • 5篇SDN
  • 3篇网络
  • 3篇路由
  • 2篇映射
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇神经网络模型
  • 2篇数据库
  • 2篇最短路径
  • 2篇网络模型
  • 2篇规划方法
  • 2篇Q学习
  • 2篇存储模块
  • 1篇学习算法
  • 1篇强化学习算法
  • 1篇路由规划

机构

  • 7篇浙江工商大学

作者

  • 7篇程成
  • 6篇王伟明
  • 6篇金蓉
  • 6篇李传煌
  • 2篇吴艳

年份

  • 1篇2020
  • 2篇2019
  • 1篇2018
  • 3篇2017
共 7 条 记 录，以下是 1-7
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排序方式：
SDN下基于强化学习的路由规划算法研究
SDN(Software Defined Networking)作为一种新型的网络架构，具有转发与控制分离的特性，集中式控制也给网络管理带来了极大的便利。如何为数据包找到合适的转发路径，充分高效地利用SDN中每条数据链路...
程成
关键词：强化学习算法
文献传递
一种基于深度学习的SDN流表冲突检测装置及方法
本发明公开了一种基于深度学习的SDN流表冲突检测装置及方法。该装置包括以下模块：窗口分割模块、深度检测模块、结果分析模块、监听模块和数据存储模块。该方法包括：具体SDN应用通过策略映射模块映射为具体SDN流表项{P}；窗...
李传煌程成金蓉王伟明岑利杰
文献传递
一种基于深度Q学习的路由规划方法
本发明公开一种基于深度Q学习的路由规划方法，该方法为：根据网络拓扑生成奖励值矩阵，使用一个训练好的深度神经网络模型代替普通Q学习的Q值表进行路由规划。本发明利用了神经网络抽象化高层数据、自动学习的特点，相比于传统的Dij...
李传煌吴艳程成钱正哲金蓉王伟明
文献传递
一种基于深度学习的SDN流表冲突检测方法
本发明公开一种基于深度学习的SDN流表冲突检测方法。该方法采用两级深度学习模型进行冲突检测，第一级深度学习模型检测新的流表策略与已有的流表策略是否存在冲突；第二级深度学习模型确定已有的所有流表策略中与新的流表策略相冲突的...
李传煌程成金蓉王伟明岑利杰
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一种基于深度学习的SDN流表冲突检测装置及方法
本发明公开了一种基于深度学习的SDN流表冲突检测装置及方法。该装置包括以下模块：窗口分割模块、深度检测模块、结果分析模块、监听模块和数据存储模块。该方法包括：具体SDN应用通过策略映射模块映射为具体SDN流表项{P}；窗...
李传煌程成金蓉王伟明岑利杰
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一种基于深度Q学习的路由规划方法
本发明公开一种基于深度Q学习的路由规划方法，该方法为：根据网络拓扑生成奖励值矩阵，使用一个训练好的深度神经网络模型代替普通Q学习的Q值表进行路由规划。本发明利用了神经网络抽象化高层数据、自动学习的特点，相比于传统的Dij...
李传煌吴艳程成钱正哲金蓉王伟明
一种基于深度学习的SDN流表冲突检测方法
本发明公开一种基于深度学习的SDN流表冲突检测方法。该方法采用两级深度学习模型进行冲突检测，第一级深度学习模型检测新的流表策略与已有的流表策略是否存在冲突；第二级深度学习模型确定已有的所有流表策略中与新的流表策略相冲突的...
李传煌程成金蓉王伟明岑利杰
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