TensorFlow平台深度学习寻找最优路径问题研究

• 作者: 刘芬 王叶群 隋天宇
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 无线通信 路径选择 智能路由
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 62-65,70
• 页数: 5页
• 分类号: TN92
• 字数: 3753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.02.014

摘要

现有的网络策略还不够成熟, 无法应对由于巨大的流量增长而引起的不断变化的网络条件.随着人工智能领域的不断发展和研究, 深度学习似乎是网络运营商以更加智能和自主的方式控制和管理其网络的可行途径.文中阐述并指出深度学习应用在网络路由路径优化中的必要性, 即基于深度学习的智能路由.通过Tensorflow这一平台构造深度卷积网络, 仿真后与传统的路由策略相比, 证明了基于深度学习的路由方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王叶群	空军工程大学研究生院	20	85	6.0	8.0
2	刘芬	西南通信研究所通信事业部	2	4	2.0	2.0
3	隋天宇	西南通信研究所通信事业部	2	4	2.0	2.0