93、电力数据网络拥塞链路推断与多模态认证融合技术解析

电力数据网络拥塞链路推断与多模态认证融合技术解析

1. 电力数据网络拥塞链路推断

在电力数据网络中，准确推断拥塞链路对于保障电力服务的高可靠性至关重要。下面将详细介绍基于贝叶斯理论的拥塞链路推断算法（CLIoB）。

1.1 相关概念与公式

• 信息增益 ：发送探测包 $P_k$ 后网络不确定性的降低值。其中，$pr(E; P)$ 表示网络状态和检测状态的联合概率分布，$pr(E; P)$ 表示已知检测状态下网络状态的概率分布。信息增益公式为：
• $G(P_k) = H(E|P) - H(E|P \cup {S(P_k)})$ （1）
• $H(E|P) = - \sum_{E} \sum_{P} pr(E, P) \log pr(E|P)$ （2）

1.2 构建关联 PF 探测链路的贝叶斯模型

在获取检测结果和网络链路状态后，基于网络检测与链路的关系，构建探测链路关联的贝叶斯模型。该模型包含父节点 $e_i$、子节点 $p_j$ 以及父节点和子节点之间的连接 $pr(e_i|p_j)$。
- 父节点 $pr(e_i)$ 表示网络链路拥塞的先验概率，可根据长期运营数据统计获得。
- 子节点 $pr(p_j)$ 表示检测的结果状态。
- 父节点和子节点之间的连接 $pr(e_i|p_j)$ 表示父节点拥塞时子节点出现异常的概率。

推断拥塞链路的概率计算公式为：
$pr(e_i|p_j) = \frac{pr(p_j|e_i)pr(e_i)}{\sum_{p_k \in P}