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      深度學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)

      2018-01-04 | rar | 2.14 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　針對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性、節(jié)點(diǎn)間間歇性連接等特點(diǎn)，提出基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)機(jī)制，基于時(shí)間序列理論和方法，綜合考慮節(jié)點(diǎn)間邊的杈值、節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度和局部路徑與節(jié)點(diǎn)間鏈路關(guān)系，構(gòu)建反映機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)鏈路狀態(tài)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的相似性指標(biāo)W_Katz;利用信息熵確定受限玻爾茲曼機(jī)的隱含層神經(jīng)元數(shù)量，構(gòu)建用于特征提取的深度學(xué)習(xí)模型，采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率縮短其收斂時(shí)間；采用高斯核函數(shù)、K折交叉驗(yàn)證構(gòu)造基于最小二乘支持向量回歸機(jī)的預(yù)測(cè)模型；采用命中率R HIT和受試者工作特征曲線的Precision、Accuracy指標(biāo)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果．通過(guò)INF 2005、MIT數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以獲得更好的預(yù)測(cè)效果．
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