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Predictive Networking and Optimization for Flow-Based Networks

机译:基于流的网络的预测网络和优化

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摘要

Artificial Neural Networks (ANNs) were used to classify neural network flows by flow size. After training the neural network was able to predict the size of a flows with 87% accuracy with a Feed Forward Neural Network. This demonstrates that flow based routers can prioritize candidate flows with a predicted large number of packets for priority insertion into hardware content-addressable memory.
机译:人工神经网络(ANN)用于按流量大小对神经网络流量进行分类。训练后,神经网络能够使用前馈神经网络以87%的精度预测流量的大小。这表明基于流的路由器可以使用预测的大量数据包来对候选流进行优先级排序,以便将优先级插入到硬件内容可寻址内存中。

著录项

  • 作者

    Arnold, Michael.;

  • 作者单位

    The University of Alabama in Huntsville.;

  • 授予单位 The University of Alabama in Huntsville.;
  • 学科 Artificial intelligence.;Computer science.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2017
  • 页码 65 p.
  • 总页数 65
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 TS97-4;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:38:50

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