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传统网络性能预测技术存在网络状态获取不够全面及网络性能评估准确性欠佳等问题,利用图神经网络学习推理网络关系数据的特点,结合捕获的网络全局信息,提出了一种基于图神经网络的网络性能智能预测方法。通过网络系统抽象及网络性能建模,将复杂的网络信息转化为形式化的图数据进行描述,利用图空域卷积处理图网络节点的消息传递过程,实现网络信息之间的关系推理,研究了实现网络性能预测的图神经网络模型,提出了一种能处理流量矩阵、网络拓扑、路由策略、节点配置的图神经网络体系结构,最后通过实验论证了模型能更好地实现包括时延、抖动和丢包率的网络性能的准确预测。 相似文献
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对射频电缆幅相稳定性进行了介绍,阐述了射频测试电缆相位和幅度变化的因素,并详细分析了射频电缆相位性能以及幅度性能的不同测试方法,最后通过实测数据的展示,总结说明了在日常测试中该如何正确使用测试电缆。 相似文献
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