作者团队长期从事数据中心光网络方向研究，积淀深厚； 切中应用和技术发展趋势，聚焦边缘数据中心光互联网络场景； 从工程角度出发，覆盖组网架构、资源管控及碎片优化等多维度高 效管控； 引机器学习技术推动边缘数据中心光互联网络智能化发展。
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内容提要
电子信息前沿专著系列·第二期
总序
前言
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.3 本书主要内容安排
第2章 边缘数据中心光网络可信控制技术
2.1 分布式SDEDCON可信控制架构
2.2 分布式SDEDCON可信跨域交互机制
2.3 仿真结果分析
2.4 本章小结
第3章 边缘数据中心内突发流量 预测与调度技术
3.1 突发流量调度原理
3.2 基于误差反馈脉冲神经网络的突发流量预测
3.3 基于突发流量预测的流量调度算法
3.4 仿真结果分析
3.5 本章小结
第4章 边缘数据中心间长期流量 预测与调度技术
4.1 边缘数据中心间网络流量预测
4.2 问题分析及系统模型
4.3 多时间间隔特征学习网络模型
4.4 基于长期流量预测的资源分配算法
4.5 仿真结果分析
4.6 本章小结
第5章 边缘数据中心光网络异常预测技术
5.1 基于深度学习的边缘数据中心光网络异常预测框架
5.2 基于LSTM网络的时序数据异常预测方案
5.3 有监督/无监督混合异常预测方案
5.4 本章小结
第6章 边缘数据中心光网络故障定位技术
6.1 大规模告警信息下的光网络故障定位方法概述
6.2 深度神经进化网络
6.3 基于深度神经进化网络的故障定位方法
6.4 仿真结果分析
6.5 本章小结
参考文献
术语表
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