[發(fā)明專利]一種分布式智能網絡性能強化的方法及系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811592809.2
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109561158A
• 公開（公告）日: 2019-04-02
• 發(fā)明（設計）人: 劉復昌;葛睿;孟凡勝;袁浩;王世超
• 申請（專利權）人: 浙江天脈領域科技有限公司
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;G06F16/27;H04L29/06;H04L12/24
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 萬尾甜;韓介梅

1.一種分布式智能網絡性能強化的方法，其特征在于，包括S101、采集網絡狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，提取并識別其特征；S102、如果識別成功，則從專家系統(tǒng)中調取最優(yōu)解決方案，根據(jù)方案調用分布式網絡計算，解決此網絡狀態(tài)問題，得到一組網絡狀態(tài)和解決方案組合；S103、如果識別失敗，則認為此網絡狀態(tài)為新網絡狀態(tài)，然后使用類似S102方法相對解決網絡狀態(tài)問題，得到一組新的網絡狀態(tài)和解決方案組合；S014、重復S101～S103，可得i組網絡狀態(tài)信息及其解決方案的組合數(shù)據(jù)，記為組成數(shù)據(jù)集1；S105、然后通過對抗網絡學習數(shù)據(jù)集1，得到更大的數(shù)據(jù)集3；S106、利用強化學習方法對數(shù)據(jù)集3進行更進一步學習，得到多組最優(yōu)的網絡狀態(tài)信息及其解決方案組合；S107、利用區(qū)塊鏈技術分別對得到的每組組合進行封裝，傳遞到本地專家系統(tǒng)庫中，獲得分布式本地專家系統(tǒng)。

2.根據(jù)權利要求1所述的分布式智能網絡性能強化的方法，其特征在于，所述步驟S101，提取并識別采集到的網絡狀態(tài)信息特征,具體構建過程如下:

(1)采集網絡狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，包括：當前網絡設備的類型Type、當前網絡設備的Ip地址、發(fā)送與接收的開放端口號PortNum、當前使用的服務Service等信息；

(2)記當前采集到的網絡狀態(tài)信息為1.0；

(3)然后使用聚類算法及矢量量化算法提取網絡狀態(tài)信息的特征；

(4)對(3)中提取得到的特征與本地專家系統(tǒng)中的特征進行對比，得到狀態(tài)特征相似性概率排序結果，分別篩選出不小于α的排序結果及不大于α的排序結果。

3.根據(jù)權利要求2所述的分布式智能網絡性能強化的方法，其特征在于，所述步驟S102,如果特征識別成功則調用解決方案及分布式網絡計算，具體構建過程如下:

(1)選取相似特征概率不小于α的排序結果，作為識別成功的標志，并選取最大值作為識別特征的結果，然后調取本地專家系統(tǒng)中與此最大值特征相對應的解決方案；

(2)記最相似特征的對應解決方案為1.0；

(3)根據(jù)解決方案1.0調用分布式網絡計算為解決此網絡狀態(tài)提供算力支持，支持算力的范圍為解決方案1.0中設置的默認算力值的1.5～2.0倍，從而解決網絡狀態(tài)1.0中的問題；

(4)并得到一個組合:網絡狀態(tài)1.0及其解決方案1.0，記為(1.0,1.0)。

4.根據(jù)權利要求2所述的分布式智能網絡性能強化的方法，其特征在于，所述步驟S103,如果特征識別失敗則按照新網絡狀態(tài)方法進行處理，具體構建過程如下:

(1)選取相似特征概率不大于α的排序結果，作為識別失敗的標志，則將當前網絡狀態(tài)信息認為是新網絡狀態(tài)信息，記為1.1；

(2)然后選出不大于α排序結果中的最大值，作為識別特征的結果，然后調取本地專家系統(tǒng)中與此結果相對應的解決方案，記為1.1；

(3)根據(jù)解決方案1.1中調用分布式網絡計算為解決此網絡狀態(tài)提供算力支持，支持算力的范圍為解決方案1.1中設置的默認算力值的1.5～2.0倍，從而相對解決網絡狀態(tài)1.1中的問題；

(4)并得到另一個組合新網絡狀態(tài)特征1.1及其解決方案1.1，記為(1.1，1.1)。

5.根據(jù)權利要求1所述的分布式智能網絡性能強化的方法，其特征在于，所述步驟S104，得到更多網絡狀態(tài)及解決方案組合，具體構建過程如下：

(1)循環(huán)步驟S101～S103,其中采集網絡的頻率為60HZ，得到i組網絡狀態(tài)及其解決方案組合，記為(1.2,1.2),(1.3,1.3),...,(1.i,1.i)；

(2)將得到的多組組數(shù)據(jù)合保存成可用來學習的數(shù)據(jù)集，記為數(shù)據(jù)集1。