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網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量評(píng)估是網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知的關(guān)鍵技術(shù)之一。網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)是指由各種網(wǎng)絡(luò)設(shè)備運(yùn)行狀況、網(wǎng)絡(luò)行為以及用戶行為等因索所構(gòu)成的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)前狀態(tài)和變化趨勢(shì)．這就要求態(tài)勢(shì)感知模型能夠以一致的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)、穩(wěn)定的評(píng)估結(jié)果反映網(wǎng)絡(luò)整體狀態(tài)，因此一致性和穩(wěn)定性是網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)評(píng)估必須具備的因素。一方面，綜合評(píng)估的無(wú)量綱化處理與其他數(shù)據(jù)有關(guān)，可能導(dǎo)致同一組指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)得到不同的評(píng)估結(jié)果，難以保證評(píng)估的一致性：模糊評(píng)估的專家評(píng)價(jià)過(guò)程受專家主觀因素的影響，難以保證評(píng)估的穩(wěn)定性，另一方面，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法引入到網(wǎng)絡(luò)性能評(píng)估中可有效解決上述兩個(gè)問(wèn)題，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中可能收斂于局部極小，而支持向量機(jī)又存在參數(shù)難以確定、過(guò)擬合等問(wèn)題。因此，基于以上考慮，本文將RVM學(xué)習(xí)方法引入到網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢(shì)感知領(lǐng)域中。
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