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公开(公告)号:CN119691558A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411797572.7
申请日:2024-12-09
Applicant: 常州大学
IPC: G06F18/241 , G06N3/084 , G06N3/049 , G06F18/25 , G06N3/086
Abstract: 本发明涉及TSN配置技术领域,尤其涉及基于TSN配置检测的相关性加权BPNN分类方法,包括构建网络拓扑模型,采集网络拓扑模型中的特征参数对应参数值;利用相关性算法计算特征参数之间的相关性,得到相关性特征参数,并进行归一化处理;将可调度性场景下的相关性特征参数作为输入,TSN配置是否可行作为输出,利用WMVote‑BPNN网络进行训练。本发明解决传统的算法在TSN的网络配置检测中存在的检测时间长、检测准确率低、泛化效果差的问题。
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公开(公告)号:CN118945118A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202410989920.4
申请日:2024-07-23
Applicant: 常州大学 , 江苏万泰电机有限公司
IPC: H04L47/2425 , H04L47/62 , H04L47/6275
Abstract: 本发明涉及TSN网络技术领域,尤其涉及基于PerDQN‑TAS保护带分组选择调度方法,包括设置分组长度、分组优先级和保护带的剩余容量;初始化学习率、折扣因子、探索率、经验回放池大小和奖励权重系数;更新奖励函数;求解某个经验的优先级,求解某个经验的概率;将当前状态St作为输入,输出最佳动作at,然后根据选择的动作来执行,获得奖励Rt+1和状态St+1;将(St,at,Rt+1,St+1)存储到经验池中,从经验池中采样数据,利用采样数据通过损失函数更新Q网络的参数,得到PerDQN‑TAS网络。本发明解决现有方法无法有效调度合适的分组来充分利用保护带带宽,导致TSN网络传输效率低的问题。
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