公开(公告)号：CN118075203A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410188936.5

申请日：2024-02-20

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜承泽 ,  潘胜利 ,  焦程波

IPC: H04L47/11 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于对抗自动编码的网络路径拥塞状态端到端识别方法，包括：通过连续等间隔地端到端地发送探测数据包，以生成包含观测数据和路径状态的数据集；将所述观测数据输入自动编码器(AE)；在重构有监督阶段：由所述自动编码器构建观测数据和可用带宽以及拥塞链路数之间的映射关系；在重构无监督阶段：解码器(Decoder)通过输入所述自动编码器的输出重构观测数据；在所述对抗有监督阶段，所述自动编码器的编码器(Encoder)上叠加有判别器(Discriminator)，构建生成对抗网络(GAN)；反向传播重构损失和生成对抗损失,更新网络参数，本发明利用对抗自动编码器结合有监督和无监督学习，提高了评估的准确性和适应性，通过机器学习技术，减少了对线性模型的依赖，提高了效率和适用性。